【盘点】:世界上最惊艳、最环保的十大数据中心(组图)

  时间:2025-07-04 09:11:26作者:Admin编辑:Admin

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鉴于吸附键的定域性和该方法的简单易行性,世界上最大数据研究者期望能够将其扩展至其他多相催化体系中,世界上最大数据准确地预测分子-金属表面间的相互作用,从而为进一步实现工业催化剂和电极材料的理性设计提供有力的支持。 五、惊艳【成果启示】总之,通过结合双杂化XYG3泛函和周期性GGA泛函(XYG3:GGA),已经实现了铜基多相催化过程的精确第一性原理计算。

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最环中心组图(b-c)Cu(111)和Cu(100)面采用的嵌入簇构型。 图2 计算吸附能的多层级模型和方法©TheAuthors(a)在XYG3:盘点GGA方法中,盘点一方面通过高效的含色散校正的周期性GGA泛函(L=GGA+D)作为低层(PBC@L),考虑延展金属表面离域的特点。世界上最大数据(d)Cu(111)表面H2解离吸附和脱附能垒的计算误差。

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惊艳©TheAuthorsCu(111)和Cu(100)单晶电极上CO2还原成CO的自由能图。通过与一系列吸附能和表面反应能垒的实验值对照,最环中心组图验证了XO-PBC(XYG3:最环中心组图GGA)的精度,然后将该方法应用于铜单晶电极上的CO2电还原体系,准确地预测了平衡电位和电还原过电位。

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研究人员预计,盘点该组合方案的简洁易用性,将极大地提高精确预测多相催化中分子-表面相互作用的能力。

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