奥地利科学技术研究所Nat. Commun.: 机器学习分子动力学模拟低指数TiO2表面上的水解离机制
时间:2023-10-05
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二氧化 钛(Ti O 2 )与 水的界面在光催化、催化剂衬底和医疗应用中具有 至关重要的技术意义 ,也是表面科学中的原型体系。然而,即使对于无缺陷的化学计量界面,水的解离也远远没有得到很好的理解,更不用说有缺陷的表面、极化效应或重构了。在原始低指数 Ti O 2 界面上的水吸附和解离过程是重要的,但除了深入研究的锐钛矿(101)和金红石(110)之外,人们对其了解甚少。
在此研究中,为了理解这些,基于三种密度泛函理论(DFT)近似,作者 构建了三组同时适用于各种 Ti O 2 表面的机器学习 势 。研究展示了 七个 原始 Ti O 2 表面上的水解离自由能,并预测 锐钛矿(100)、锐钛矿(110)、金红石(001)和金红石(011)有利于水解离,锐钛矿(101)和金红石(100)主要是分子吸附,而金红石(110)的模拟敏感地依赖于slab厚度, 分子吸附 更倾向于 厚 slab 。此外,使用自动算法,研究发现 这些表面遵循不同类型的质子转移和水解离的原子机制 :一步、两步或两者兼有,这些机制可以根据水分子在不同表面上的排列来合理化。因此,研究发现表明,不同的原始 Ti O 2 表面以不同的方式与水反应, 并且不能仅使用 低能锐钛矿(101)和金红石(110)表面来表示。
【其他相关文献】
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