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J-GLOBAL ID：202202278683139637   整理番号：22A0974340

水素化パラジウムおよび炭化物ナノ粒子に対するXANESスペクトルからどの構造情報が抽出できるか【JST・京大機械翻訳】

How Much Structural Information Could Be Extracted from XANES Spectra for Palladium Hydride and Carbide Nanoparticles

著者 (5件)： Usoltsev Oleg A. (The Smart Materials Research Institute, Southern Federal University, Russia) ,  Bugaev Aram L. (The Smart Materials Research Institute, Southern Federal University, Russia) ,  Guda Alexander A. (The Smart Materials Research Institute, Southern Federal University, Russia) ,  Guda Sergey A. (The Smart Materials Research Institute, Southern Federal University, Russia) ,  Soldatov Alexander V. (The Smart Materials Research Institute, Southern Federal University, Russia)
資料名： Journal of Physical Chemistry C  (Journal of Physical Chemistry C)
巻： 126  号： 10  ページ： 4921-4928  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1877A  ISSN： 1932-7447  CODEN： JPCCCK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： X線吸収端近傍構造(XANES)分光法は,選択した元素の3次元(3D)形状と電子状態の両方に敏感な強力な特性化技術である。本研究では,水素化反応におけるパラジウムナノ粒子の状態を特性化し,Pd K端XANESスペクトルからの抽出の可能性を探索するために使用できる一連の構造記述子を提案した。可変Pd-Pd原子間距離を有するバルクおよび(111)表面におけるパラジウム原子について理論的スペクトルデータベースを計算した。炭素と水素原子は,異なるH/PdとC/Pd比に対して八面体格子間サイトをランダム占有した。表面に吸着した水素と炭化水素分子の存在も考慮した。得られたスペクトルデータベースを主成分分析(PCA)に供し,強い寄与成分と多変量曲線分解(MCR)法の数を推定し,”純粋”種のXANESスペクトルとそれらの濃度に対する全データセットをデコンボリューションした。後者はまた,スペクトルの記述子として使用され,そして,機械学習(ML)アルゴリズムを次に訓練して,構造の記述子に基づいてそれらを予測して,その逆も同様であった。構造パラメータの幾つか,すなわち表面吸着分子の濃度,がスペクトルにわずかな影響を持ち,予測できないことを示した。原子間距離に対して,それらの平均値は1つのMCR濃度だけに基づく良好な予測品質で抽出でき,一方,バルクまたは表面での距離の独立した予測は不十分な結果を与える。最後に,MCR成分に直接関連する新しい構造記述子を構築した。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *水素 ,  炭素 ,  *パラジウム ,  *水素化 ,  核間距離 ,  炭化水素 ,  デコンボリューション ,  *スペクトル ,  スペクトロスコピー ,  三次元 ,  主成分分析 ,  *XANES ,  電子状態 ,  *ナノ粒子

分類 (1件)： 原子・分子のクラスタ  (BH09030O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 水素化 ,  パラジウム ,  炭化物 ,  ナノ粒子 ,  XANES ,  スペクトル