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意大利理工学院M. Parrinello：机器学习驱动的分子动力学揭示氢化钡催化氨合成的奥秘

计算材料学 2025-04-07 09:00
文章摘要
本文介绍了意大利理工学院M. Parrinello团队在《Nature Communications》上发表的研究，该研究通过机器学习驱动的分子动力学模拟揭示了氢化钡（BaH2）在氨合成中的动态相变机制。研究发现，氢化钡在氮气暴露后会转变为一种超离子混合化合物BaH2-2x(NH)x，这种化合物具有极高的离子迁移率，显著促进了氨的合成与释放。研究还发现，氢化钡需要在氮气和氢气交替暴露的化学循环过程中才能表现出高效催化活性。这一发现不仅深化了对氢化钡催化机制的理解，还为设计更高效的氨合成催化剂提供了新的思路。
意大利理工学院M. Parrinello：机器学习驱动的分子动力学揭示氢化钡催化氨合成的奥秘
查看文献： Machine learning-driven molecular dynamics unveils a bulk phase transformation driving ammonia synthesis on barium hydride
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