MATLAB源码实现DFT计算与催化材料筛选

资源摘要信息:"DFT的matlab源代码-my_projects:my_projects" 本资源主要涉及的是密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）在Matlab环境下的应用。DFT是一种量子力学方法，用于计算多电子体系的电子结构。在材料科学、化学、物理学等领域的研究中，DFT计算可以提供原子尺度上的材料属性预测，包括电子能态、带隙、磁性、吸附性能等。以下是对资源中涉及的知识点进行详细的解释： 1. SAC（Single-Atom Catalysis）：高通量筛选碳载单原子催化剂 在化学反应中，单原子催化剂（Single-Atom Catalyst, SAC）是研究的热点，因其可极大提高催化活性和选择性。SAC通常是指将单个金属原子分散在支持材料上，从而实现对反应物的高效催化。高通量筛选是指利用计算模型快速评估大量可能的催化剂候选物，以找到性能最佳的催化剂。在这里，SAC被用于催化CER（二氧化碳还原反应）、OER（氧析出反应）和HER（氢析出反应）。 2. KRICT_ML：光电化学水氧化反应研究 KRICT_ML项目关注的是使用机器学习（Machine Learning, ML）辅助设计光催化剂。项目中涉及了大量模型（约1,000个）和表面模型（约3,000个），主要研究对象包括钙钛矿氧化物（ABO3）、层状过渡金属（氧）（氢）氧化物（MOOH，LDH，LTMO）和过渡金属氧化物（MO，MO2，M2O3）。目标属性包括形成焓、带隙、磁性和体积等大量数据，以及表面能、吸附能等表面数据。吸附物模型（OOH*、O*、OH*）分析则关联到法拉第效率和热力学过电势。在项目中，利用Matlab源代码可以完成从批量建模到吸附物分析的DFT计算工作流程。 3. DFT计算的工作流程 DFT计算工作流程大致可以分为以下六个步骤： - 批量建模：从材料平台（如Materials Project, MP）获取或直接构建体模型。 - 体模型分析：分析材料的带隙、形成焓、磁化强度、晶格参数等属性。 - 平板建模：构建最稳定或具有代表性的表面模型。 - 吸附物模型：构建吸附反应物模型，如OOH*、O*、OH*。 - 吸附物分析：计算吸附自由能，并进行火山图分析，确定活性和选择性。 - ML活性选择性催化剂设计：使用Matminer或Automatminer这样的材料数据库，结合机器学习方法，对催化剂活性和选择性进行设计和筛选。 4. 两性离子材料作为固体电解质 两性离子材料，如两性离子共价有机框架（COF），具有优异的化学稳定性和电化学性能，可用作固体电解质。固体电解质是能源存储和转换设备（如燃料电池和电化学传感器）中的关键组成部分。PES（Polymer Electrolyte Membrane，聚合物电解质膜）构造涉及材料的合成、表征和电化学性能测试。 【标签】：“系统开源” 标签“系统开源”表明，所提供的资源可能是以开源的形式发布，意味着其他人可以自由地访问、使用、修改和分发这些Matlab源代码。开源有助于科研和开发者之间的知识共享，促进技术的快速发展。 【压缩包子文件的文件名称列表】：my_projects-master 文件名称“my_projects-master”暗示了这是一个包含多个项目的主项目文件夹，通常用于版本控制系统（如Git）中。主项目通常包含了多个子模块或组件，便于管理和维护。由于文件名中包含“master”，这可能意味着该文件是代码仓库的主要分支。 总结，本资源是关于应用Matlab进行DFT计算的开源项目，涉及单原子催化剂筛选、固体电解质材料研究等高技术领域，以及在这些领域内机器学习方法的应用。资源展示了理论计算与实验研究相结合，以及开源共享对科研工作的重要性。