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A Quantum-Chemical Bonding Database for Solid-State Materials

  • A deep insight into the chemistry and nature of individual chemical bonds is essential for understanding materials. Bonding analysis is expected to provide important features for large-scale data analysis and machine learning of material properties. Such information on chemical bonds can be calculated using the LOBSTER (www.cohp.de) software package, which post-processes data from modern density functional theory computations by projecting plane wave-based wave functions onto a local atomic orbital basis. We have performed bonding analysis on 1520 compounds (insulators and semiconductors) using a fully automated workflow combining the VASP and LOBSTER software packages. We then automatically evaluated the data with LobsterPy (https://github.com/jageo/lobsterpy) and provide results as a database. The projected densities of states and bonding indicators are benchmarked on VASP projections and available heuristics, respectively. Lastly, we illustrate the predictive power of bondingA deep insight into the chemistry and nature of individual chemical bonds is essential for understanding materials. Bonding analysis is expected to provide important features for large-scale data analysis and machine learning of material properties. Such information on chemical bonds can be calculated using the LOBSTER (www.cohp.de) software package, which post-processes data from modern density functional theory computations by projecting plane wave-based wave functions onto a local atomic orbital basis. We have performed bonding analysis on 1520 compounds (insulators and semiconductors) using a fully automated workflow combining the VASP and LOBSTER software packages. We then automatically evaluated the data with LobsterPy (https://github.com/jageo/lobsterpy) and provide results as a database. The projected densities of states and bonding indicators are benchmarked on VASP projections and available heuristics, respectively. Lastly, we illustrate the predictive power of bonding descriptors by constructing a machine-learning model for phononic properties, which shows an increase in prediction accuracies by 27 % (mean absolute errors) compared to a benchmark model differing only by not relying on any quantum-chemical bonding features.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:Janine GeorgeORCiD
Koautor*innen:Aakash Ashok Naik, Christina Ertural, Nidal Dhamrait, Philipp Benner
Dokumenttyp:Posterpräsentation
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:6 Materialchemie
6 Materialchemie / 6.0 Abteilungsleitung und andere
VP Vizepräsident
VP Vizepräsident / VP.1 eScience
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Automation; Chemical Bonds; DFT; Quantum Chemistry
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Materialdesign
Veranstaltung:Sommersymposium des Fördervereins Chemieolympiade
Veranstaltungsort:Online meeting
Beginndatum der Veranstaltung:15.04.2023
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:17.04.2023
Referierte Publikation:Nein
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