Las nanopartículas pueden ser potentes catalizadores. Nanoaleaciones bimetálicas de platino y paladio, por ejemplo, puede ayudar a generar combustible de hidrógeno al promover la descomposición electroquímica del agua. Identificar la nanoaleación más activa para tal tarea, sin embargo, sigue siendo un desafío; el rendimiento catalítico se relaciona directamente con la estructura de las partículas, y los experimentos para establecer la disposición atómica de partículas tan pequeñas son difíciles de realizar. Ahora es posible predecir estructuras de nanoaleaciones estables utilizando un enfoque computacional desarrollado por Teck Leong Tan en el Instituto A * STAR de Computación de Alto Rendimiento y sus colaboradores. Su técnica también puede identificar formas en las que la estructura atómica de la nanopartícula podría ajustarse para mejorar el rendimiento catalítico.

El desafío de calcular la estructura y las propiedades de las nanoaleaciones a partir de los primeros principios es la potencia de procesamiento computacional que requiere. dice Tan. Para su estudio, él y sus compañeros de trabajo consideraron una partícula de nanoaleación de 55 átomos, cada sitio de la estructura está lleno de un átomo de paladio o platino. "Hay millones de posibles configuraciones de aleación, por lo que sería difícil computacionalmente hacer una búsqueda directa utilizando cálculos de primeros principios, "Tan explica.

Para que el proceso sea manejable, los investigadores dividieron conceptualmente la nanopartícula en pequeñas subunidades geométricas, o racimos. Desde los primeros cálculos de principio en un conjunto de alrededor de 100 estructuras de aleación diferentes, cada uno de los cuales consta de unos 30 grupos, generaron un modelo confiable del comportamiento de la aleación utilizando un enfoque llamado expansión de conglomerados. De este modelo, calcularon las propiedades de las nanopartículas completas. "El modelo se utiliza para buscar rápidamente a través del enorme espacio de configuración estados de baja energía, ", dice Tan. Estos estados de baja energía representan las configuraciones de aleación estables que deberían existir experimentalmente (ver imagen).

Usando sus estructuras estables calculadas, Tan y sus colaboradores luego predijeron cómo las diferentes conformaciones atómicas afectan el desempeño de una partícula como catalizador. Como reacción modelo, los investigadores examinaron la reacción de evolución del hidrógeno, la generación electroquímica de hidrógeno gaseoso. Los resultados sugieren que la actividad catalítica de las partículas aumentará a medida que se agregue más paladio, porque esta aleación mejora la unión del hidrógeno en varios sitios de adsorción en la superficie de la nanopartícula, información útil para guiar la síntesis de nuevos nanocatalizadores.

El enfoque debería ser ampliamente aplicable a la investigación de nanopartículas, observa Tan. "El método de expansión de conglomerados se puede aplicar generalmente a cualquier sistema de aleación donde las estructuras y la estabilidad sean de interés, ", dice. Tan próximo planea investigar el impacto de las moléculas adsorbidas en la superficie de un catalizador". La presencia de moléculas adsorbidas a menudo conduce a cambios en las estructuras de las aleaciones, alterando así el rendimiento catalítico, " él dice.