要旨 現在のプロピレン（C₃H₆）の収率は比較的低いため、高収率のC₃H₆を示す効率的な直接プロパン脱水素（PDH）触媒の開発は化学工業にとって非常に有益である。物理的意味を抽出することで、解釈可能な記述子と組み合わせた機械学習は、触媒設計を加速する効果的な方法である。しかし、既存の記述子は選択性の予測のみが可能であり、C₃H₆の収率を直接予測することは困難である。さらに、現在の記述子は主に遷移金属元素をスクリーニングするため、遷移金属領域外の他の高性能金属を見落としている。したがって、全ての金属元素をスクリーニングしつつC₃H₆収率を予測可能な普遍的記述子の構築は非常に望ましいが困難である。本研究では、異なるブロックの金属の電子的寄与を記述するためにフロンティア軌道占有度を取り入れた普遍的記述子を提案し、全ての金属元素の包括的スクリーニングとC₃H₆収率の同時予測を可能にした。このスクリーニングにより、遷移金属と後遷移金属の両方からなるIrGa@NC触媒が51.1%のC₃H₆収率を達成し、最先端触媒を上回ることが予測された。本研究は複雑なPDH反応および全周期金属元素を用いた触媒開発に関する洞察を提供する。
Gaoら（Mon,）がこの問題を調査した。