FWF - HETCAT - Heterogene Katalyse an metallischen Nanopartikeln

Projekt: Foschungsprojekt

Projektdetails

Beschreibung

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines neuronalen Netzwerks zur Simulation metallischer Nanopartikel mit Teilchenzahlen zwischen 10 und 1000. Hauptaugenmerk liegt hier auf den Edelmetallen Gold und Silber, die für ihre hohe katalytische Aktivität in diesem Größenbereich bekannt sind. Unsere Untersuchungen umfassen dabei reine wie auch gemischte Metallcluster, und werden später auch auf Wechselwirkungen mit Gasmolekülen ausgedehnt, um Aussagen über deren Adsorption treffen zu können. Dabei erhoffen wir uns neue Einsichten in die Zusammenhänge zwischen katalytischen Eigenschaften dieser Partikel und ihrer Größe, Form, inneren Struktur und dem Mischungsverhältnis der beteiligten Metalle.
StatusAbschlussdatum
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende1/12/1630/11/19

Publikationen

  • 9 Abstract
  • 3 Beitrag in einem Konferenzband
  • 1 Artikel

A comparison of machine learning algorithms for transition state searches in computational chemistry

Schmuck, K., Meyer, R. & Hauser, A., Sep 2018, 68th Annual Meeting of the Austrian Physical Society. Graz: Verlag der Technischen Universität Graz, S. 101

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandForschungBegutachtung

Applicability of Neural Network-based Approaches to SCF Initial Guess Generation

Cartus, J. J., Meyer, R. & Hauser, A., Sep 2018, 68th Annual Meeting of the Austrian Physical Society. Graz: Verlag der Technischen Universität Graz, S. 101

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandForschungBegutachtung

Chiral Separation via Molecular Sieving: A Computational Screening of Suitable Functionalizations for Nanoporous Graphene

Fruehwirth, S. M., Meyer, R. & Hauser, A. W., 18 Sep 2018, in : ChemPhysChem. 19, 18, S. 2331-2339 9 S.

Publikation: Beitrag in einer FachzeitschriftArtikelForschungBegutachtung