The oxygen reduction reaction is a critical reaction that determines the performance of a fuel cell because of its slow kinetics and large overpotential. In addition, as noble metals are used as catalysts, it is essential to develop inexpensive new catalysts. In this study, we proposed single-atom catalysts(SACs) that can replace platinum through wide range screening. Using Density Functional Theory(DFT), descriptors were defined to express the activity of oxygen reduction reactions occurring on the catalyst, and design SACs. In addition, a methodology to save the computational cost and time cost required for designing by machine learning is presented, and a more effective prediction method(accuracy of 94.6%) than the previous property prediction model(accuracy of 71.4%) is proposed.
산소 환원 반응은 느린 반응성과 높은 과전압 때문에 연료전지의 효율을 결정짓는 치명적인 반응이다. 또한, 귀금속이 촉매로 사용됨에 따라 저렴한 새로운 촉매 개발이 필수적이기도 한다. 본 연구에서는 광범위한 스크리닝을 통해 백금을 대체할 수 있는 단원자 촉매를 제안한다. 밀도 범함수 이론을 이용해서 불균일 촉매 위에서 일어나는 산소 환원 반응의 활성을 표현할 표현자를 규정하고 촉매를 설계했다. 그리고 기계학습을 이용하여 설계에 필요한 계산 비용과 시간적 비용을 절약하는 방법론을 제시하였으며 기존의 물성 예측 모델(71.4%의 정확도)보다 효과적인 예측 방법(94.6%의 정확도)을 제안한다.
