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青岛能源所孙晓岩/上海有机所马思聪JACS：机器学习势函数精确定位铜氢团簇中氢的位置

研之成理 2025-03-28 19:35

文章摘要

本研究由中国科学院青岛生物能源与过程研究所的孙晓岩研究员团队与上海有机化学研究所的马思聪团队合作，针对金属氢化物团簇中氢原子位置难以精确定位的问题，提出了一种基于神经网络的随机势能面行走（SSW-NN）方法。该方法无需依赖昂贵的中子衍射数据，仅需单晶X射线衍射（SC-XRD）和质谱（MS）数据，即可高效、准确地预测氢的位置。研究通过对比已有的中子衍射数据，验证了SSW-NN方法在铜氢化物团簇中的准确性，并进一步扩展应用到金、银及合金氢化物团簇中，展示了该方法的广泛适用性。这一创新性研究为氢原子定位提供了新的解决方案，降低了研究成本，为催化剂设计和能源材料开发提供了重要理论基础。

青岛能源所孙晓岩/上海有机所马思聪JACS：机器学习势函数精确定位铜氢团簇中氢的位置

查看文献： Machine Learning Potential for Copper Hydride Clusters: A Neutron Diffraction-Independent Approach for Locating Hydrogen Positions
查看期刊：Journal of the American Chemical Society

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