In this thesis, we present the operating and design principles of two-dimensional material-based electrochemical devices through first-principles calculation. In addition, we develop a Python-based automation platform of first-principle based computational catalysis for the discovery of highly active catalytic materials by high-throughput screening. First, we find that atomically precise non-noble metal cluster can be stabilized in two-dimensional carbon nitride layers with periodic pores. The non-noble metal cluster exhibits strong metallic properties, resulting in high oxygen reduction reaction or hydrogen evolution reaction performance compared to well-known single atom or encapsulated catalyst as counterparts. Next, we demonstrate the synergistic effect between different types of nitrogen doped graphene for oxygen reduction reaction, which is considered one of the strongest candidates for metal-free catalyst. By applying systematic investigation rules, we have discovered a specific composition of nitrogen doped complexes that maximize their catalytic activity. Based on the findings, we proposed the design principle of nitrogen doped complex that changes from low activity to high activity. Finally, we develop NanoCore Catalysis that is a Python-based automation platform for first-principles calculation based computational catalysis. NanoCore Catalysis is automatically performed for catalyst atomic structure modeling, Gibbs free energy calculation, and visualization of Gibbs free energy diagram. It is also demonstrated to use high-throughput catalyst screening by oxygen reduction reaction and hydrogen evolution reaction examples. Through these researches, we show the usefulness and importance of first-principle calculations and automated workflows for computational catalysis in the development of two-dimensional electrochemical devices. We expect that understanding of operating and design principle of renewable energy related electrocatalyst will help and contribute to development of various two-dimensional material applications.
본 학위논문은 2차원 재료 기반 전기화학 소자의 작동 및 설계 원리를 제일원리 계산을 통해 제시한다. 또한, 대용량 고속 스크리닝 분석을 통한 효과적인 촉매 소재 탐색을 위해 파이썬 기반 제일원리 계산 자동화 플랫폼을 개발하였다. 우선, 주기적인 구멍을 가진 2차원 카본 질화물 적층 소재 내에서 몇 개의 비금속 원자들로 이루어진 클러스터가 배태될 수 있음을 확인하였다. 이러한 클러스터는 강한 금속 성질을 나타냄으로써 산소 환원 반응 또는 수소 발생 반응에서 기존에 잘 알려진 단일 원자 촉매 또는 캡슐화된 촉매보다 훨씬 높은 촉매 효율을 나타내는 것을 발견하였다. 다음으로, 비금속 산소 환원 반응 촉매로써 많은 관심을 받고 있는 질소 함유된 그래핀 구조 내에서 서로 다른 질소 도핑 구조들이 촉매 효율의 상승 작용을 나타내는 원리를 밝혔다. 상승 작용의 구체적인 복합체 구성을 체계적으로 제안하였으며, 이를 통해 기존에 촉매 효율이 낮은 질소 그래핀 구조를 높은 촉매 효율을 가지는 구조체로 만들 수 있는 원리를 제안하였다. 마지막으로, 앞으로의 활발하게 연구 개발될 컴퓨터 자원을 활용한 대용량 촉매 후보군에 대한 분류를 위해, 촉매 계산의 전체를 자동화하는 파이썬 기반 프로그램인 NanoCore Catalysis를 개발하였다. NanoCore Catalysis는 촉매 원자 구조의 생성, 깁스 자유에너지 계산, 계산 결과의 자유에너지 다이어그램 표현 등을 자동적으로 계산해주며, 산소 환원 반응 및 수소 발생 반응에 대한 고속 스크리닝 계산을 검증하였다. 이를 통해, 에너지 전기화학 소자 설계를 위한 제일원리 계산 연구 및 시뮬레이션 플랫폼 개발을 통해 2차원 소재 및 관련 시스템 개발에서 제일원리 계산이 갖는 유용성과 중요성을 나타냈으며, 이는 소자의 구동 원리를 잘 파악하는 데 도움을 주고 앞으로의 새로운 차원 연구에 이바지할 것으로 기대한다.