纳米金属氢化物的贮氢性质：理论计算和实验研究

Nanostructure metal hydrides can decrease hydrogen diffusion lengths and increase surface interaction with H2, in which thermodynamics of hydrogen desorption/adsorption can be adjusted by controlling particle size. The project studies the influence of nanostructure metal-hydrogen interactions on physical and chemical properties using the first principle DFT calculation，neural network and molecular simulation methods. The changes in the electronic structure and the hydrogen desorption /absorption properties of nanostructure metal hydrides are very important for understanding the metal–hydrogen interactions that govern thermal stability. We will investigate the structure, thermodynamic and electronic properties of nanostructure metal–hydrogen complexes and complexes formation, and analyze further the change of surface properties, defects and charge transfer in the nanostructure metal hydrides. Different possible structural arrangements and doping position will be investigated based on DFT and neural network calculation to establish. The project is also involved in study of the mechanism and activation energy of hydrogen molecule dissociation and migration of a hydrogen atom into nanostructure metal hydrides.

本项目以密度泛函理论(DFT)方法、神经网络和分子模拟技术为手段，结合实验方法，对纳米尺寸的金属氢化物以及催化剂修饰等结构特征与储氢性能的关系进行研究。重点利用分子模拟和神经网络出发产生一系列纳米尺寸的金属氢化物的结构，进而分析其电子结构、表面效应、缺陷（包括掺杂）、复合界面、空位和热力学性质。深入研究纳米尺寸的金属氢化物中的表面、缺陷（包括掺杂）、界面等因素对其吸/放氢热力学和动力学性能的影响。探索可能材料吸/放氢过程中氢的吸附、解离和溶入/析出等相互作用及原子/分子扩散机制。开展金属与氢的键合作用的理论计算和氢化物的结构分析，利用神经网络等方法预报金属氢化物的多体作用势能函数、结构、电子结构、和热力学性质,为新型高容量储氢材料的设计开发提供理论依据。

本项目结合分子模拟方法、第一性原理理论计算和实验手段探索纳米尺寸的金属氢化物的结构，从原子水平上更清楚地了解纳米尺寸的金属氢化物表面电子结构的变化。从分子模拟出发产生一系列纳米尺寸的金属氢化物的结构，分析其电子结构和热力学性质等，建立纳米尺寸的金属氢化物吸放氢反应机理模型。研究计划要点包括：1）编写基于神经网络势函数的分子模拟程序；2）编写优化算法（蚁群，基因和Basin-Hopping）和Coalescence-Kick 全局搜索取样方法与计算程序（CP2K,VASP，LAMMPS）的计算接口；3）提出了基于力的第一性原理与神经网络相结合的 QM/NN 计算方法；4）在理论上通过计算模拟了不饱和氢化镁团簇中的相分离情况，证实了实验研究中得到的脱氢机理的合理性。本项目采用多种模拟计算方法，重点对一系列纳米尺寸的金属氢化物的结构表征和热力学性质进行系统的研究。围绕这一主题中所涉及的理论和实际问题，已取得一批有特色，有影响的成果。经项目组成员的不懈努力，目前各项研究内容均已按计划完成，发表论文24篇，其中SCI收录24篇。