密度函数理论和机器学习用于电化学方程预测:对类分子的应用,适用于氧化还原流电池
Arsalan Hashemi1, Reza Khakpour1, Amir Mahdian1
1Department of Chemistry and Material Science, School of Chemical Engineering, Aalto University 02150 Espoo Finland arsalan.hashemi@aalto.fi.
机器学习模型准确地预测了子分子中的质子电子转移反应. 这通过有效预测氧化还原潜力和酸度常数,加速了用于储能的新材料的发现.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 质子 - 电子转移 (PET) 反应在化学中是至关重要的,特别是用于储能.
- 预测氧化还原潜力 (编辑) 和酸度常数 (pKa) 是至关重要的,但计算密集.
- 目前的量子化学方法,如DFT,对于大规模选需要大量的时间.
研究的目的:
- 开发和验证用于预测PET反应的监督机器学习 (ML) 模型.
- 分析分子空间并确定Ered.的关键描述符. 和 pKa. 和 pKa.
- 为了加快对用于储能应用的金类分子的选.
主要方法:
- 通过DFT计算生成了超过8200个子分子的数据集.
- 采用随机森林回归模型进行预测.
- 使用结构 (基于SMILES) 和化学描述符.
主要成果:
- 反应物的HOMO和产物的LUMO与Ered.有很强的相关性.
- 在ML模型中,获得的平均绝对误差为pKa<1和Ered<66mV.
- 在外部测试套件上,预测准确度高 (Ered 的 R2 > 0.76,pKa 的 R2 > 0.90).
结论:
- 混合DFT-ML方法有效地预测PET反应的关键参数.
- 基于SMILES的描述符可以准确地预测Ered. 和 pKa. 和 pKa.
- 这种方法显著加快了用于储能和其他应用的类分子的选速度.
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