Predicting the phase diagram of titanium dioxide with random search and pattern recognition

文献情報

出版日 2020-05-22
DOI 10.1039/D0CP02513E
インパクトファクター 3.676
著者

Aleks Reinhardt


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要旨

Predicting phase stabilities of crystal polymorphs is central to computational materials science and chemistry. Such predictions are challenging because they first require searching for potential energy minima and then performing arduous free-energy calculations to account for entropic effects at finite temperatures. Here, we develop a framework that facilitates such predictions by exploiting all the information obtained from random searches of crystal structures. This framework combines automated clustering, classification and visualisation of crystal structures with machine-learning estimation of their enthalpy and entropy. We demonstrate the framework on the technologically important system of TiO2, which has many polymorphs, without relying on prior knowledge of known phases. We find a number of new phases and predict the phase diagram and metastabilities of crystal polymorphs at 1600 K, benchmarking the results against full free-energy calculations.

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掲載誌

Physical Chemistry Chemical Physics

Physical Chemistry Chemical Physics
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年間論文数: 3036

Physical Chemistry Chemical Physics (PCCP) is an international journal co-owned by 19 physical chemistry and physics societies from around the world. This journal publishes original, cutting-edge research in physical chemistry, chemical physics and biophysical chemistry. To be suitable for publication in PCCP, articles must include significant innovation and/or insight into physical chemistry; this is the most important criterion that reviewers and Editors will judge against when evaluating submissions. The journal has a broad scope and welcomes contributions spanning experiment, theory, computation and data science. Topical coverage includes spectroscopy, dynamics, kinetics, statistical mechanics, thermodynamics, electrochemistry, catalysis, surface science, quantum mechanics, quantum computing and machine learning. Interdisciplinary research areas such as polymers and soft matter, materials, nanoscience, energy, surfaces/interfaces, and biophysical chemistry are welcomed if they demonstrate significant innovation and/or insight into physical chemistry. Joined experimental/theoretical studies are particularly appreciated when complementary and based on up-to-date approaches.

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