Finding heterogeneous nucleating agents for ice using a data-driven approach

Zixuan Wang

doi:10.1039/D5CP02701B

Finding heterogeneous nucleating agents for ice using a data-driven approach

2025-10-01

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OA

AI

DOI：10.1039/D5CP02701B

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我们提出了一种高通量数据驱动的工作流程，用于从结构数据库中识别相变材料（如冰）的潜在异质成核剂；我们的模型评估了冰 Ih 与成核剂对接片层之间的适配度，考虑了最高至 (333) 毫勒指数晶面，从而通过考察晶体形态特征来解决成核过程中的一些结构复杂性。对一组十种已知成核剂进行的体相水浸实验设定了一个区分良好与不良成核行为的界定温度，这有助于推导出数值容差极限，以便根据预测的匹配界面模型数量进行可靠区分。然后，我们使用我们的算法筛选了来自无机化学结构数据库（ICSD）的 3500 种简单金属氧化物和卤化物，并表明仅 7% 的前者和 3% 的后者仅基于几何片层匹配被预测能成核冰。后续对 22 种化合物的实验测试表明预测准确率为 64%，并鉴定出四种新的冰成核剂（CeO2、WO3、Bi2O3、Ti2O3）。受铜氧化物冰成核效率的启发，我们还测试了使用当地自来水的水管，并观察到过冷抑制，这很可能是由铜氧化物积累所致。尽管基于简单的几何界面匹配模型，但该方法为潜在异质成核剂的高通量筛选提供了一个高效的第一阶段途径。

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