近日，华北电力大学杨维结教授、日本东北大学李昊教授合作，以Mg-H键强（-ICOHP）为引线，结合氢原子间距与邻域化学环境，构建了一种数据驱动的用以描述和预测固态储氢材料MgH2脱氢动力学性能的描述符模型。该研究团队通过使用典型的固态氢储存材料——镁氢化物（MgH2）作为研究对象，并基于其晶体轨道哈密顿（Hamiltonian）布居法和氢原子位移，开发的描述符模型，揭示了脱氢反应动力学的关键化学过程，为理解材料性能提供了重要线索。该工作发表于《德国应化》（Angewandte Chemie International Edition）。图文导读研究团队首先利用密度泛函理论（DFT）结合CI-NEB（Climbing Image Nudged Elastic Band）方法和IDM（Improved Dimer Method），对不同结构的MgH2过渡态进行搜索和计算。他们试图通过测量Mg-H键的长度和键强来探索能量障碍与何种基本性质相关。描述符的其实构建采用晶体轨道哈密顿量（Hamiltonian）布局的积分绝对值（-ICOHP）作为键强描述的基本变量，并考虑了参与反应的Mg-H键的平均键强、最大键强以及外侧和内侧键强作为可能的组成部分。Figure 1 The initial exploration of the descriptors for MgH2 dehydrogenation barrier.而后通过使用不同结构的H空位来对反应区域化学环境进行描述。令人惊讶的是，在考虑到H空位排列的情况下，描述符已经能够与能垒有很好的线性相关性。为了验证这一规律，研究团队继续补充了不同H空位和不同H原子的脱氢样本。另外，通过原子碰撞理论与宏观中的胡克定律启发。根据原子距离越远碰撞概率越低，断键后的成键时间越晚，导致的过渡态能量的升高。将H原子在反应中的位移量Δx加入到描述符中。使描述符与脱氢能垒表现出惊人线性相关（R2>0.9）。Figure 2 Exploration of the region where H vacancies capable of influencing the MgH2 dehydrogenation barrier are located and model correlation analysis to modify the neighborhood coefficients of H defect.不仅如此，为了更好更快的预测催化体系或者掺杂体系的脱氢性能，引入了电负性对金属掺杂结构进行描述，而这不仅扩充了数据样本还对描述符的应用场景进行了扩展。最终，一个由键强最大值、H原子反应位移、H空位数量和周围电负性环境所构成的脱氢能垒描述符模型搭建完成。在添加三组测试样本对进行模型测试时，描述符测试误差仅为0.04、0.11以及0.09 eV。此外，值得注意的是基于描述符的预测不仅与DFT的结果精确匹配，与金属掺杂实验中观察到的MgH2脱氢的温度也表现出惊人的一致性。而进一步通过模型推测，通过某些高电负性4d和5d过渡金属掺杂和表面结构处理工艺，可能会使脱氢温度进一步降低，以符合US-DOE设定的温度标准。Figure 3 Validating the accuracy of the derived model. (a) Structures of MgH2 dehydrogenation for model validation. White and orange spheres represent H and Mg, respectively. Blue spheres and dashed circles represent the atomic H involved in the reaction and H vacancy, respectively.意义：该模型的独特之处在于，所有参数均可通过较少的计算成本进行直接计算。这意味着高效地预测固态储氢材料的脱氢性能成为可能，无需进行昂贵且耗时的实验和从头计算（ab initio method）。通过与迄今为止报道的典型实验测量结果进行比较，研究团队发现，该模型表现出了出色的一致性。这为将MgH2的性能推向美国能源部（US-DOE）设定的目标提供了明确的设计指导，并为未来固态氢储存材料的研发奠定了坚实的基础。这一研究成果不仅为固态氢储存材料领域带来了新的突破，也为清洁能源技术的发展提供了重要支持。未来，研究人员将进一步优化该模型，以应对固态氢储存材料设计中的挑战，推动清洁能源技术的进步和应用。Figure 4 The composition of descriptors for the kinetics of MgH2 dehydrogenation.文献信息C. Li, W. Yang*, H. Liu, X. Liu, X. Xing, Z. Gao, S. Dong, and H. Li*“Picturing the Gap Between the Performance and US-DOE’s Hydrogen Storage Target: A Data-Driven Model for MgH2 Dehydrogenation”, Angewandte Chemie International Edition, 2024, e202320151.DOI: https://doi.org/10.1002/anie.202320151
