量子力学与呆板进修相结合,猜测低温下的化学反应

编辑/凯霞在低温下从氧化物中提炼金属不仅对于钢铁等金属的生产至关重要,而且对回收利用也必不可少。但当前的提炼过程是碳密集型的,会排放大量温室气体。钻研人员一直在探索开发「更绿色」的工艺办法。第一性道理理论的自下而上的估计过程设想,将是一个有吸引力的替代方案,但迄今为止尚未实现。来自哥伦比亚大学的钻研团队开发了一种新的估计技术,将量子力学和呆板进修相结合,可准确猜测金属氧化物对其「贱金属」的复原温度。该办法在估计上与常规估计一样有效,并且在测试中,比运用量子化学办法对温度效应的估计要求高的模拟更准确。该钻研以「Aug

编辑/凯霞

在低温下从氧化物中提炼金属不仅对于钢铁等金属的生产至关重要,而且对回收利用也必不可少。但当前的提炼过程是碳密集型的,会排放大量温室气体。

钻研人员一直在探索开发「更绿色」的工艺办法。第一性道理理论的自下而上的估计过程设想,将是一个有吸引力的替代方案,但迄今为止尚未实现。

来自哥伦比亚大学的钻研团队开发了一种新的估计技术,将量子力学和呆板进修相结合,可准确猜测金属氧化物对其「贱金属」的复原温度。该办法在估计上与常规估计一样有效,并且在测试中,比运用量子化学办法对温度效应的估计要求高的模拟更准确。

该钻研以「Augmenting zero-Kelvin quantum mechanics with machine learning for the prediction of chemical reactions at high temperatures」为题,于 12 月 1 日发表在《Nature Communications》杂志上。

量子力学与呆板进修相结合,猜测低温下的化学反应

「如果我们要过渡到更可持续的未来,化学工业的脱碳至关重要,但为现有的工业流程开发替代方案非常耗费成本且耗时,」论文通讯作者 Urban 说。「不需要初始尝试输入的自下而上的估计过程设想,将是一个有吸引力的替代方案,但迄今为止尚未实现。据我们所知,这项新钻研是首次尝试将估计与人工智能的混合办法用于此应用程序。这是首次证明鉴于量子力学的估计可用于设想低温过程。」

在这里,钻研人员展示了如何用描述温度依赖性的呆板进修模型来补充鉴于第一性道理的量子力学理论,从而能够猜测低温下的化学反应。

量子力学与呆板进修相结合,猜测低温下的化学反应

图示:猜测金属氧化物低温个性的混合模型。(来源:论文)

该办法的关键新颖之处在于它利用了已知的热力学关系。鉴于高斯过程回归(GPR)的 ML 模型的猜测和第一性道理估计的结果都进入了控制金属氧化物复原的热力学方程,从而能够定量猜测未包含在参考中的氧化物的低温资料个性数据集。通过这种热力学基础,可以在无需额外成本的情况下访问其他与温度相关的物理属性,并且与直接针对特定可观测值训练 ML 模型时相比,其准确性更高。

特别是,钻研人员证明了零开尔文第一性道理估计可以通过呆板进修的温度效应进行增强,以产生鉴于物理的 ML 模型,用于以极低的估计成本来高精度地猜测低温反应自由能。

「自由能是热力学的一个关键量,原则上可以从中推导出其他与温度相关的量,」该论文的第一作者 José A. Garrido Torres 说。「因此,我们预计我们的办法也将有助于猜测,例如由可再生电能驱动的清洁电解金属提炼工艺设想的熔化温度和溶解度。」

作为一个具体的例子,要将金属氧化物低温冶金复原为其「贱金属」。具体来说,目标是猜测运用 C 作为复原剂的金属氧化物(MxOy) 的复原温度,这对应于化学反应:

量子力学与呆板进修相结合,猜测低温下的化学反应

式(1)对应的反应吉布斯自由能可表示为:

量子力学与呆板进修相结合,猜测低温下的化学反应

目标是对复原温度 Tred 进行估计猜测,高于该温度,ΔrGred(MxOy) 的符号变为负值,并且发生金属氧化物的复原。

接下来,将比较三种不同的估计办法:(1)仅鉴于第一性道理密度泛函理论(DFT)的 Tred 的完全非经验近似;(2) 从尝试复原温度的直接拟合中获得的 ML 模型;(3)一种混合方案,运用温度相关贡献的 ML 模型增强 DFT 零开尔文猜测。

正如预期的那样,当模型中包含更高层次的理论时,复原温度的准确性会提高:当对自由能分别从 235 K 到 166 K 和从 265 K 到 202 K 的声子矫正(phonon corrections )时,鉴于 DFT 的模型的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)会降低。

然而,包括声子矫正在估计上要求很高,并且随着原子数量的增加扩展性很差,这使得具有大晶胞的晶体结构的估计成本很高。

量子力学与呆板进修相结合,猜测低温下的化学反应

图示:猜测和参考金属氧化物复原温度的比较。(来源:论文)

钻研人员在 表 1 的尝试复原温度上训练了鉴于 GPR 的 ML 模型,并运用留一法交叉验证 (LOOCV) 量化其准确性。此外,还运用不同的分区进行了多轮交叉验证,以钻研猜测能力相对于训练/测试折叠大小的稳健性。

表 1:不同金属氧化物的尝试参考数据。(来源:论文)

量子力学与呆板进修相结合,猜测低温下的化学反应

钻研观察到 GPR 模型的猜测复原温度在准确性上超过了仅运用 DFT 时获得的第一性道理值,即使包括估计成本高的声子矫正也是如此。LOOCV 的 MAE 和 RMSE 分别为 105 K 和 127 K,比纯 DFT 猜测的误差小 50% 左右。除了大大提高了猜测能力之外,与 DFT 相比,GPR 模型的另一个好处是它提供的不确定性估计。

「未来离我们越来越近了,」澳大利亚国立大学工程与估计机科学学院副院长、专注于耐腐蚀的资料设想专家 Nick Birbilis 说。「在过去一个世纪里,人类的大部分精力和消耗的资本都花在了开发我们日常运用的资料上——我们依靠这些资料来提供动力、飞行和娱乐。资料开发缓慢且成本高昂,这使得呆板进修成为未来资料设想的关键发展。为了让呆板进修和人工智能发挥其潜力,模型必须具有机械相关性和可解释性。这正是 Urban 和 Garrido Torres 的工作所展示的。此外,这项工作首次采用了全系统办法,通过高级算法将一个终端工程应用程序的原子模拟连接起来。」

该团队目前正致力于将该办法扩展到其他与温度相关的资料个性,例如溶解度、电导率和熔化,这些个性是设想无碳且由清洁电能驱动的电解金属提炼工艺所需的。

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-021-27154-2

参考内容:https://phys.org/news/2021-12-approach-chemical-reactions-high-temperatures.html

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