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J-GLOBAL ID：202202214965927104   整理番号：22A0740708

機械学習支援XANES解析を用いた「単原子」触媒の構造の解決【JST・京大機械翻訳】

Solving the structure of “single-atom” catalysts using machine learning - assisted XANES analysis

著者 (8件)： Xiang Shuting (Department of Materials Science and Chemical Engineering, Stony Brook University, Stony Brook, New York 11794, USA. [e-mail]) ,  Huang Peipei ,  Li Junying ,  Liu Yang ,  Marcella Nicholas ,  Routh Prahlad K. ,  Li Gonghu ,  Frenkel Anatoly I.
資料名： Physical Chemistry Chemical Physics  (Physical Chemistry Chemical Physics)
巻： 24  号： 8  ページ： 5116-5124  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0271C  ISSN： 1463-9076  CODEN： PPCPFQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 「Single-atom」触媒(SAC)は,光触媒CO_2還元のような挑戦的な化学変換において優れた活性と選択性を示した。不均一光触媒SAC系では,反応機構を理解するために原子レベルでそれらの構造の十分な情報を得ることが必須である。本研究では,SACを光吸収窒化炭素表面に分子コバルト触媒をグラフト化して調製した。反応条件におけるCoSAC構造の微妙な分散に対するX線吸収近吸収端構造(XANES)スペクトルの感度により,主成分分析,K平均クラスタ化,およびニューラルネットワーク(NN)を含む異なる機械学習(ML)法を,in situ Co XANESデータ解析に利用した。結果として,SAC最近接原子環境の定量的構造情報を得て,それによってナノ粒子およびサイズ選択クラスタに対して以前に示されたNN-XANESアプローチを拡張した。Copyright 2022 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光吸収 ,  分子 ,  ニューラルネットワーク ,  クラスタ化 ,  反応機構 ,  クラスタ ,  主成分分析 ,  吸収端 ,  *XANES ,  光触媒 ,  *機械学習 ,  ナノ粒子
準シソーラス用語： コバルト触媒 ,  窒化炭素 ,  *単一原子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： ペプチド  (CF10080G) ,  分子の電子構造  (BH05010Q) ,  原子・分子のクラスタ  (BH09030O) ,  分子構造  (EB03020Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  支援 ,  XANES ,  解析 ,  単原子 ,  触媒