预测有趣纳米结构复杂形成的新计算方法

加泰罗尼亚化学研究所（ICIQ-CERCA）Carles Bo教授小组的研究人员描述了一种计算方法，该方法模拟了涉及不同化学物种和不同条件的复杂过程。这些过程导致称为多金属氧酸盐（POM）的纳米结构的形成，在催化、储能、生物学和医学方面具有重要应用

该研究发表在《化学科学》杂志上

Bo教授解释道：“我们的团队最近开发了独特的方法来研究多金属氧酸盐在溶液中的化学、它们的形态和形成机制。这项研究有可能发现制造新材料所需的实验条件。”。这些纳米结构是通过简单金属氧化物的自组装过程形成的，取决于不同的因素，如pH值、温度、压力、总金属浓度、离子力以及还原剂和抗衡离子的存在。所有这些条件的总和使它们的合成控制变得复杂

研究人员现在可以预测这些因素的影响以及生产一种特定POM的合适条件，采用统计方法，促进对众多物种形成模型及其相应的非线性方程系统的高效和可扩展处理。这很重要，因为这些纳米结构的第一个关键应用与催化有关，已知POM可以加速几个重要的反应。例如，使用这些模拟，可以描述导致产生一种负责催化CO2固定的POM的合适条件

Bo教授的小组提出了一个名为POMSimurator的开源软件包，该软件包有助于阐明POM的形成机制。通过发布代码的公开版本，研究人员旨在提供一种工具来补充新POM的发现。此外，拥有可访问的代码版本意味着其他研究人员可以根据自己的需要修改源代码

现在提出的方法是POMSimulator的一个更稳健的版本，它为不同化学条件下物种的分布提供了新的有价值的见解，从而丰富了复杂系统物种形成的知识

“在大数据、机器学习和人工智能时代，使用我们手中的每一点信息都至关重要。我们的工作将POMSimulater的数据使用提升到了一个新的水平，”这项工作的第一作者、Bo教授团队的博士生Jordi Buils说 More information: Jordi Buils Casasnovas et al, Computational Insights into Aqueous Speciation of Metal-Oxide NanoClusters: An In-Depth Study of the Keggin Phosphomolybdate, Chemical Science (2024). DOI: 10.1039/D4SC03282A

Journal information: Chemical Science