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发言人: 托马斯·森特尔，莱斯大学

标题: Understanding Metal-Support Interacti在s in Catalytic Materials with Symbolic Regressi在

文摘: The performance of heterogeneous catalysts composed of metal nano-clusters 在 oxide supports often is impacted by charge transfer across the metal-support interface. 电荷转移改变了支撑金属的氧化态，从而改变了其催化性能。 电荷转移也影响金属与支撑表面的粘附，影响烧结速率和簇尺寸分布。 因此，了解界面电荷转移对于控制这些催化材料的整体活性、选择性和稳定性至关重要。 在某些简单的情况下，可以凭直觉推导出预测金属和支撑物之间电荷转移程度的描述符。 然而，对于相互关联的现象共同影响电荷转移性质的复杂系统，这项任务变得越来越困难。 在本次研讨会中，我将讨论如何通过将符号回归（SR）与密度泛函理论（DFT）相结合来解决这些复杂性。 DFT用于在反应环境中存在常见吸附物的情况下生成一系列金属支撑对的金属吸附能数据。 然后，该数据作为SR工具的训练集，用于扫描描述符候选组合的特征空间，以获得与金属与支架之间的粘附强度相关的属性（例如，电负性、电离势、电子亲和性等）。 这种方法有助于我们更好地理解这些系统中的电荷转移，并提供预测模型，可用于设计充分利用有益金属-支撑相互作用的支撑。 我还将强调一种新的SR工作流的有前途的性能，我们称之为迭代贝叶斯加性回归树（iBART），与其他最先进的机器学习方法相比，它显着提高了计算效率，而不会牺牲准确性。

生物: 托马斯·森特尔是莱斯大学化学与生物分子工程系的副教授。 Senftle教授目前的新濠影汇线上赌场研究重点是在电子和原子尺度上评估多组分催化材料的计算建模工具的开发和应用。 重点放在催化系统的合理设计，高效的能量转换，储存和利用。 他是ACS-PRF博士新新濠影汇线上赌场研究员奖、ACS-GHS年轻化学家奖、NSF职业奖和乔治·r·布朗工程学院教学和新濠影汇线上赌场研究优秀奖的获得者。