اختيار المدعومات الكربونية ثنائية الأبعاد المعتمدة على التعلم الآلي لعمل المحفزات الثنائية الذرات في اختزال ثنائي أكسيد الكربون

الملخص: إن الاختزال الكهروكيميائي لثنائي أكسيد الكربون بواسطة المحفزات المعدنية التي تتميز بمواقع نشطة ثنائية الذرات، المدعومة على مواد الكربون والنيتروجين ثنائية الأبعاد، يحمل وعودًا بكفاءة محسنة. لقد تم التعرف على التآزر المحتمل بين مواد الدعم المختلفة وتركيبات المعادن الانتقالية في التأثير على أداء التفاعل. ومع ذلك، ما زالت الدراسات النظامية حول اختيار مواد الدعم المثلى محدودة، وذلك أساسًا بسبب التركيب المعقد لمحفزات الذرات الثنائية مما يولد مجموعة متنوعة من مواقع الامتصاص المحتملة. ويعزز إدماج تأثير مواد الدعم من التحديات الحاسوبية، مما يضاعف المتطلبات الحاسوبية الكبيرة بالفعل. تتناول هذه الدراسة هذا التحدي من خلال تقديم نهج تعلم آلي لتسريع تحديد مواقع الامتصاص المتوسطة الأكثر استقراراً والتنبؤ في الوقت نفسه بمدى الطاقة الممتصة. تقلل هذه الطريقة المبتكرة بشكل كبير من التكاليف الحاسوبية، مما يمكّن من النظر في مواقع النشاط ومواد الدعم في آن واحد. نستكشف استخدام كل من المواد الشبيهة بالغرافيت (g−)C2N وg‐C9N4، كاشفين عن تباينهما الرئيسي في قدرة الامتصاص للوسيط *CHO. يُعزى هذا التباين إلى النسب المختلفة لـ C: N التي تؤثر على دعم موقع النشاط من خلال ظروف نقل الشحنة المتميزة. تقدم نتائجنا رؤى قيمة لتصميم وتحسين المحفزات الثنائية الذرات.