Alloys present the great potential in catalysis because of their adjustable compositions, structures and element distributions, which unfortunately also limit the fast screening of the potential alloy catalysts. Machine learning methods are able to tackle the multi-variable issues but still cannot yet predict the complex alloy catalysts from the properties of pure metals due to the lack of universal descriptors. Herein we propose a transferable machine-learning model based on the intrinsic properties of substrates and adsorbates, which can predict the adsorption energies of single-atom alloys (SAAs), AB intermetallics (ABs) and high-entropy alloys (HEAs), simply by training the properties of transition metals (TMs). Furthermore, this model builds the structure-activity relationship of the adsorption energies on alloys from the perspective of machine learning, which reveals the role of the surface atoms' valence, electronegativity and coordination and the adsorbates' valence in determining the adsorption energies. This transferable scheme advances the understanding of the adsorption mechanism on alloys and the rapid design of alloy catalysts.
First principles and Monte Carlo studies of adsorption and desorption properties from Pd$\rm_{1-x}$Ag$\rm_{x}$ surface alloy
Pd $\rm_{1-x}$ Ag $\rm_{x}$（$\rm{x}=$ 0.25，0.50，0.75）合金的FCC结构被认为是本研究中的燃料电池组件。我们已经研究了它作为燃料电池组件的质量，看看它是否可以作为Pt催化剂的替代品。用密度泛函理论研究了H和CO与表面的相互作用，用动力学Monte Carlo~（KMC）研究了H和CO从表面的脱附。采用GPAW程序，在平面波基组$\&$中，采用PBE交换相关处理，计算了Pd $\rm_{1-x}$ Ag $\rm_{x}$合金的体弹性模量和平衡晶体结构.晶格常数的最佳值的系统得到的总能量计算与晶格细胞体积拟合稳定的jeldom模型。计算了Pd $\rm_{1-x}$ Ag $\rm_{x}$合金的表面能、结合能和结合能，分析了合金结构的稳定性。能带结构计算揭示了这些合金的电子和光学性质。态密度~（DOS）和投影态密度~（PDOS）表明了本征态的有效性。脱附过程中进行了研究，在阿克里纽斯型脱附速率$\&$的温度程序。考虑了吸附分子间的横向相互作用对一级脱附（分子吸附）$\&$二级脱附的影响。用密度泛函理论计算了H和CO在Pd $\rm_3$ Ag~（111）上的吸附能。结果显示与文献的定性一致。
Molecular Dynamics simulations of Al-Ti metallic alloy melts using a transferable machine-learning potential
School of Materials and Chemical Technology, Institute of Science Tokyo（东京科学大学物质理工学院）；Institute for Frontier Materials on Earth and in Space, German Aerospace Center（德国航空航天中心地球与太空前沿材料研究所）；Institut Laue-Langevin (ILL)（朗之万研究所）；Institute for Theoretical Physics, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf（杜塞尔多夫大学理论物理研究所）
Dynamic Kinetic Evaluation Favors Compositionally Diverse Multicomponent Alloy Nanoparticles for Hydrogen Evolution
The University of Tokyo（东京大学）；National Institute for Materials Science（物质材料研究机构）；National Institute of Advanced Industrial Science and Technology（产业技术综合研究所）
Atomic-scale surface demixing in a eutectic liquid BiSn alloy
Bi $_{43}$ Sn $_{57}$共晶合金的液相的表面的共振X射线反射率揭示了在三个近表面原子层上延伸的原子尺度的分层。由于缺乏基本的原子晶格，通常定义在晶体合金中的吸附，在液态合金中的吸附研究提供了独特的见解在表面原子间的相互作用。所观察到的成分调制可以占定量的Defay-Prigogine和Strohl-King多层扩展的单层吉布斯模型，揭示了近表面的主导地位的吸引力的Bi-Sn相互作用的熵。
First-Principles Investigation of Multimodal Toxic Gas Sensing in Carbon-Tuned hBN-Graphene Alloys: Chemiresistive, Work-Function, and Optical Responses
Multi-Task Mixture Density Graph Neural Networks for Predicting Cu-based Single-Atom Alloy Catalysts for CO2 Reduction Reaction
Tsinghua University（清华大学）；Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute（清华-伯克利深圳学院）；Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院）；Shenzhen Geim Graphene Center（深圳盖姆石墨烯中心）；The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Tencent（腾讯）；Zhejiang University（浙江大学）；Zhejiang Lab（之江实验室）
Lowering the Exponential Wall: Accelerating High-Entropy Alloy Catalysts Screening using Local Surface Energy Descriptors from Neural Network Potentials
Sr-induced dipole scatter in BST: Insights from MD simulations using a transferable bond valence-based interatomic potential
为了设计下一代铁电体，对其宏观性质的微观理解是至关重要的。经典的分子动力学模拟是实现铁电和介电现象的原子描述的一种手段。以前，我们已经表明，原子间势的基础上的键价分子动力学（BVMD）方法可以用来研究结构相变，铁电畴成核，畴壁迁移在几个钙钛矿氧化物和固定成分的二元和三元合金。然而，大多数现代器件使用可变组成的钙钛矿氧化物合金，例如Ba $_x$ Sr $_{1-x}$ TiO $_3$（BST）。在本文中，我们扩展我们的键价的方法BST固溶体，并在这样做，表明每个元素的潜在参数是不同的$x$材料之间的转移。使用这种潜力，我们进行BVMD模拟调查的温度和成分的晶格常数，钛位移，BST的铁电极化的依赖性，发现我们的预测与实验和第一性原理理论相匹配。此外，基于对局部偶极分布的详细分析，我们证明了Sr取代Ba扰乱了偶极，降低了全局极化，并增强了铁电-顺电相变的有序-无序特性。
Optimization of High Entropy Alloy Catalyst for Ammonia Decomposition and Ammonia Synthesis
高熵合金（HEA）纳米颗粒的成功合成是材料科学长期追求的目标，它开辟了材料科学的新前沿，在催化、电子、结构合金和含能材料方面具有应用。最近，由地球上丰富的元素制成的Co25 Mo 45 Fe 10 Ni 10 Cu 10 HEA显示出对氨分解具有高催化活性，其可与现有技术的钌催化剂相媲美，但昂贵得令人望而却步。使用基于第一性原理计算的计算方法，结合数据分析和机器学习，我们建立了一个模型来快速计算H，N和NHX（x= 1，3）物种在不同合金成分和原子排列的CoMoFeNiCu合金表面上的吸附能。我们表明，25/45钴/钼的比例确定实验上作为最活跃的氨分解组合物增加的可能性，表面吸附氮相当于钌，而在同一时间相互作用的中间体适度强烈。我们的研究强调了计算建模和机器学习在其近乎无限的材料设计空间中识别和优化HEA合金的重要性。
An Environment-dependent Semi-Empirical Tight Binding Model Suitable for Electron Transport in Bulk Metals, Metal Alloys, Metallic Interfaces and Metallic Nanostructures I - Model and Validation
Molecular reference corrections for quantum Monte Carlo adsorption energies
SUNCAT Center for Interface Science and Catalysis, SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心界面科学与催化中心）；Department of Chemical Engineering, Stanford University（斯坦福大学化学工程系）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）；Stanford University（斯坦福大学）
Magnetically collected platinum/nickel alloy nanoparticles -- insight into low noble metal content catalysts for hydrogen evolution reaction
析氢反应（HER）是电化学分解水的关键过程。为了降低该过程的成本和环境影响，开发具有低含量或不含贵金属的电催化剂是非常有动机的。在这里，我们报告了一种新颖的和巧妙的合成混合PtxNi1-x电催化剂的形式的纳米粒子的项链结构命名为nanotrusses，具有非常低的贵金属含量。纳米桁架结构具有重要的特征，例如良好的导电性、高表面积、强的互连和基底粘附性，这使得具有优异的HER活性。具体而言，表现最好的Pt0.05Ni0.95样品在0.5 M H2SO4中的塔菲尔斜率为30 mV dec-1，在10 mA cm-2的电流密度下的过电位为20 mV，具有高稳定性。令人印象深刻的催化性能在理论研究中得到了进一步的合理化，该理论研究深入了解了这种小铂含量如何使氢的吸附能接近最佳的机制。
Activating Basal Planes in Transition Metal Dichalcogenides for CO2 Reduction to CO through Alloying
Institute of Materials Science & Engineering, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校材料科学与工程研究所）；Department of Computer Science & Engineering, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校计算机科学与工程系）；Department of Mechanical Engineering & Materials Science, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校机械工程与材料科学系）；Department of Chemistry, Incheon National University（仁川国立大学化学系）
