キュービックジルコニアにおける周期表の溶解：化学的傾向を発見するためのデータマイニング

ドープされたジルコニアは、触媒、エネルギー生成、その他の重要な応用に使用される化学的に多様で技術的に重要な材料のクラスを構成しています。ジルコニアのドープに関する熱力学は、これらの材料の特性を調整するために非常に重要ですが、十分に理解されていません。この問題に対処するために、ドープされたキュービックジルコニアシステムに対して数百件の非常に大規模な密度汎関数理論の欠陥計算を行い、キュービックジルコニア格子上の本質的にすべての興味深いカチオンの希薄限界の安定性を解明します。この包括的な熱力学データベースはそれ自体に有用ですが、ドーパントの安定性を駆動するメカニズム的な力は何かという疑問を提起します。このような質問に答えるための標準的な戦術は、一般的に化学的な直感によって、沸点、体積弾性率、または密度のような単純で簡単に測定または予測できる記述子特性を特定することです。これらは、より複雑なターゲット量（この場合、ドーパントの安定性）と強く相関しています。したがって、記述子はしばしば実世界のシステムの基礎にある化学についての重要な手掛かりを提供します。ここでは、私たちがクラスタリング–ランキング–モデリング（CRM）と呼ぶ自動化された方法論を作成し、大規模な特性データベース内で堅牢な化学的記述子を発見するためにCRMをジルコニアのドーパント安定性に適用します。CRMは一般的な方法であり、実験データと計算データの両方で機能し、ジルコニアに溶解したときのそれらの安定性を強く予測するドーパント酸化物の電子構造の特徴を特定します。