3D structural analysis of supported metal nanoparticle catalysts

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H02524
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 27030:Catalyst and resource chemical process-related
• Research Institution: Kumamoto University
• Principal Investigator: Ohyama Junya 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 准教授 (50611597)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 固体触媒 / ナノ粒子 / 電子顕微鏡 / トモグラフィー / ディープラーニング

Outline of Final Research Achievements

Understanding of complex three-dimensional structures of solid catalysts on an atomic scale is necessary for innovation of solid catalysts. In this study, the 3D structure of a supported metal nanoparticle has been revealed using atomic-resolution electron tomography with deep learning based image inpainting. Deep learning based image inpainting is used to extract images of a supported metal nanoparticle by predicting background due to supporting material. The atomic-scale three-dimensional structure of an alumina-supported Pd nanoparticle was successfully reconstructed from a tilt series images obtained by atomic resolution STEM with the inpainting method.

Free Research Field

触媒化学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

次世代エネルギー利活用、ゼロエミッション、高効率化学変換プロセスの実現において、そのキーマテリアルである固体触媒の材料・技術革新が不可欠である。このためには、複雑系である固体触媒を、精密系である錯体・分子触媒のように理解し操作することが必要である。今回の研究では、原子分解電子線トモグラフィーにディープラーニングによる背景予測を組み合わせることで、実用的な固体触媒であるアルミナ担持Pdナノ粒子触媒についてその原子分解3次元構造をはじめて可視化した。