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エネルギー界面特性の分子論的解明

研究課題

研究課題/領域番号 21F30701
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分補助金
応募区分外国
審査区分 小区分28030:ナノ材料科学関連
研究機関信州大学

研究代表者

古山 通久  信州大学, 先鋭領域融合研究群先鋭材料研究所, 教授(特定雇用) (60372306)

研究分担者 VALADEZ HUERTA GERARDO  信州大学, 先鋭領域融合研究群先鋭材料研究所, 外国人特別研究員
研究期間 (年度) 2021-07-28 – 2023-03-31
研究課題ステータス 完了 (2022年度)
配分額 *注記
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2022年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2021年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
キーワードNeural Network Potential / Heterogeneous Catalysis / Interface / Molecular Simulation / Catalyst / Supported Nanoparticles / Dissociation
研究開始時の研究の概要

Interface plays key roles in many energy and environmental devices. Atomistic insights on the interfacial phenomena is essential to develop highly advanced devices. In this project, molecular dynamics simulations will be conducted to elucidate the complex phenomena at the interface related to energy and environmental devices. MD simulations will be carried out to clarify the governing factor of interfacial phenomena and obtain guiding principles. Computational material design will be challenged based on guiding principles clarified.

研究実績の概要

The study aims to analyze interfaces by using a universal neural network potential. We targeted the adsorption and catalytic properties of N2 on a Ru
nanoparticle supported on a La0.5Ce0.5O1.75-x reduced slab. This heterogeneous system shows a strong-metal support interaction (SMSI), which cannot be investigated by conventional methods. By developing automated procedure, N2 adsorption properties on all ontop sites of 200 different catalyst configurations were investigated, giving 15600 different adsorption results in total. Statistical analyses was conducted to identify the catalyst structure representing the real-system. The relation between activation barrier and local structure was carefully discussed, to identify the essential factor behind the experimentally observed high activity.
To further investigate the interfacial properties of supported nanocatalyst, combinations of different metal and support materials are prepared. Automated procedure was further extended to explore the adsorption properties of other small molecules, which are fundamental in key reactions such as carbon-neutral fuel synthesis, oxygen reduction reaction in fuel cells, and oxygen evolotion reaction in water electrolysis.

現在までの達成度 (段落)

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2022 実績報告書
  • 2021 実績報告書
  • 研究成果

    (8件)

すべて 2022 2021

すべて 雑誌論文 (3件) (うちオープンアクセス 3件、 査読あり 1件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件)

  • [雑誌論文] Cyber Catalysis: N2 Dissociation over Ruthenium Catalyst with Strong Metal-Support Interaction2022

    • 著者名/発表者名
      Gerardo Valadez Huerta, Kaoru Hisama, Katsutoshi Sato, Katsutoshi Nagaoka, Michihisa Koyama
    • 雑誌名

      arXiv

      巻: -

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] First-Principles Calculations of Stability, Electronic Structure, and Sorption Properties of Nanoparticle Systems2021

    • 著者名/発表者名
      Gerardo Valadez Huerta, Yusuke Nanba, Nor Diana Binti Zulkifli, David Samuel Rivera Rocabado, Takayoshi Ishimoto, Michihisa Koyama
    • 雑誌名

      Journal of Computer Chemistry, Japan

      巻: 20 号: 2 ページ: 23-47

    • DOI

      10.2477/jccj.2021-0028

    • NAID

      130008088396

    • ISSN
      1347-1767, 1347-3824
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Calculations of Real-System Nanoparticles Using Universal Neural Network Potential PFP2021

    • 著者名/発表者名
      Gerardo Valadez Huerta, Yusuke Nanba, Iori Kurata, Kosuke Nakago, So Takamoto, Chikashi Shinagawa, Michihisa Koyama
    • 雑誌名

      arXiv

      巻: NA

    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • オープンアクセス
  • [学会発表] Catalytic Properties of N2 on Ru/La0.5Ce0.5O1.75-x revealed by a Universal Neural Network Potential2022

    • 著者名/発表者名
      G. Valadez Huerta, K. Hisama, K. Sato, K. Nagaoka, M. Koyama
    • 学会等名
      Annual Meeting of The Japan Society for Computer Chemistry Fall 2022 in Nagano
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Catalysts Studies with Universal Neural Network Potential2022

    • 著者名/発表者名
      G. Valadez Huerta, A. Tamura, K. Sato, K. Nagaoka, M. Koyama
    • 学会等名
      The 9th Tokyo Conference on Advanced Catalytic Science and Technology (Japan)
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Application of Universal Neural Network Potential to Nitrogen Dissociation over Ru/La0.5Ce0.5O1.75-x for Ammonia Synthesis2022

    • 著者名/発表者名
      G. Valadez Huerta, K. Hisama, M. Koyama
    • 学会等名
      International Congress on Pure & Applied Chemistry Kota Kinabalu. (Malaysia)
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Computer Automated Material Design by Universal Neural Network Potential2022

    • 著者名/発表者名
      Gerardo Valadez Huerta, Ayako Tamura, Yusuke Nanba, Kaoru Hisama, Michihisa Koyama
    • 学会等名
      The Society of Chemical Engineers, Japan, 87th Annual Meeting
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [学会発表] Theoretical Investigation of N2 Adsorption on Supported Ru Nanoparticles on Partially Reduced La0.5Ce0.5O1.75 by Neural Network Potential Calculations2021

    • 著者名/発表者名
      erardo Valadez Huerta, Katsutoshi Sato, Katsutoshi Nagaoka, Michihisa Koyama
    • 学会等名
      31st Annual Meeting of the Materials Research Society of Japan
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書

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公開日: 2021-07-29   更新日: 2024-03-26  

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