Theoretical investigation of 27Al chemical shifts dependence on water amount and temperature in zeolite MFI

• Název práce v češtině: Teoretické studium závislosti ²⁷Al chemických posunů na množství vody v kanálech a na teplotě v zeolitu MFI
• Název v anglickém jazyce: Theoretical investigation of ²⁷Al chemical shifts dependence on water amount and temperature in zeolite MFI
• Klíčová slova: 27Al NMR, strojové učení, zeolity, MFI, operando podmínky, potenciály založené na neuronových sítích
• Klíčová slova anglicky: 27Al NMR, machine learning, zeolites, MFI, operando conditions, neural network potentials
• Akademický rok vypsání: 2022/2023
• Typ práce: bakalářská práce
• Jazyk práce: angličtina
• Ústav: Katedra fyzikální a makromol. chemie (31-260)
• Vedoucí / školitel: doc. RNDr. Lukáš Grajciar, Ph.D.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 31.10.2022
• Datum zadání: 31.10.2022
• Datum potvrzení stud. oddělením: 02.02.2023
• Datum odevzdání elektronické podoby: 16.05.2023
• Datum proběhlé obhajoby: 13.06.2023
• Oponenti: RNDr. Jan Blahut, Ph.D.
• Konzultanti: Dr. rer. nat. Andreas Erlebach

Zásady pro vypracování

MS710P64 Programování v jazyce Python 3.X
MS710C05 Cvičení z matematické statistiky
NAFY017 Úvod do kvantové teorie
MC270P10 Chemická informatika
MC260P111 Nanochemie
MC260P107 Techniky NMR spektroskopie
NMIN111 Programování 1

Seznam odborné literatury

Duer, M. J.Solid-state NMR spectroscopy: Principles and applications; Blackwell Science: Oxford, 2005.
Eckstein, S.; Hintermeier, P. H.; Zhao, R.; Baráth, E.; Shi, H.; Liu, Y.; Lercher, J. A. Influence of Hydronium Ions in Zeolites on Sorption.Angewandte Chemie2019,131(11), 3488–3493.
Sun, H.; Dwaraknath, S.; Ling, H.; Qu, X.; Huck, P.; Persson, K. A.; Hayes, S. E. Enabling Materials Informatics for 29si Solid-State NMR of Crystalline Materials.npj Computational Materials2020,6(1).
Derouane, E. G.; Fripiat, J. G. Non-Empirical Quantum Chemical Study of the Siting and Pairing of Aluminium in the MFI Framework.Zeolites1985,5(3), 165–172.
Chandran, C. V.; Kirschhock, C. E.; Radhakrishnan, S.; Taulelle, F.; Martens, J. A.; Breynaert, E. Alumina: Discriminative Analysis Using 3D Correlation of Solid-State NMR Parameters.Chemical Society Reviews2019,48(1), 134–156.
Identification of Distinct Framework Aluminum Sites in Zeolite ZSM-23: A Combined Computational and Experimental 27al NMR Study.
Kučera, J.; Nachtigall, P. 27al NMR Chemical Shifts Do Not Correlate with Average T-O-T Angles: Theoretical Study of MCM-58 Zeolite.Molecular Sieves: From Basic Research to Industrial Applications, Proceedings of the 3rd International Zeolite Symposium (3rd FEZA)2005, 917–924.
Abraham, A.; Lee, S.-H.; Shin, C.-H.; Bong Hong, S.; Prins, R.; van Bokhoven, J. A. Influence of Framework Silicon to Aluminium Ratio on Aluminium Coordination and Distribution in Zeolite Beta Investigated by 27al MAS and 27al MQ MAS NMR.Physical Chemistry Chemical Physics2004,6(11), 3031.
LIPPMAA, E.; SAMOSON, A.; MAEGI, M. Cheminform Abstract: High-Resolution27Al NMR of Aluminosilicates.Chemischer Informationsdienst1986,17(31).
Sarv, P.; Fernandez, C.; Amoureux, J.-P.; Keskinen, K. Distribution of Tetrahedral Aluminium Sites in ZSM-5 Type Zeolites:  an 27Al (Multiquantum) Magic Angle Spinning NMR Study.The Journal of Physical Chemistry1996,100(50), 19223–19226.
Liu, Y.; Nekvasil, H.; Tossell, J. Explaining the Effects of T−O−T Bond Angles on NMR Chemical Shifts in Aluminosilicates:  a Natural Bonding Orbital (NBO) and Natural Chemical Shielding (NCS) Analysis.The Journal of Physical Chemistry A2005,109(13), 3060–3066.
Distribution of Aluminum Species in Zeolite Catalysts: 27al NMR of Framework, Partially-Coordinated Framework, and Non-Framework Moieties.
Distribution of Aluminum over the Tetrahedral Sites in zsm5 Zeolites and Their Evolution after Steam Treatment.
PEREZPARIENTE, J. 29SI And 27al MAS NMR Study of Zeolite $Beta; with Different Si/Al Ratios.Journal of Catalysis1990,124(1), 217–223.
Sklenak, S.; Dědeček, J.; Li, C.; Wichterlová, B.; Gábová, V.; Sierka, M.; Sauer, J. Aluminium Siting in the ZSM-5 Framework by Combination of High Resolution 27Al NMR and DFT/MM Calculations.Phys. Chem. Chem. Phys.2009,11(8), 1237–1247.

Předběžná náplň práce

V první fázi bakalářského projektu, student musí zvládnout základy statistiky a strojového učení. Navíc je nutné ovládat programovací jazyk Python a knihovnu Atomic Simulation Environment.
Ve druhé fázi se student zabývá studiem interakce vody s Brondstedovými kyselými místy (BASs) v zeolitu MFI za použití výše zmíněných nástrojů. Analýza bude provedena pro rozdílné BAS v MFI a pro zvyšující se počet molekul vody. V molekulárně dynamických (MD) simulacích budou využity potenciály získané pomocí strojové učení(MLPs), které byly odvozeny ve skupině. Tyto MLPs umožní efektivní (1000× zrychlení oprotiteorie funkcionálu hustoty – DFT) a přesné výpočty energií. Simulace budou provedeny pro jednu, dvě a tři molekuly vody pro elementární buňku (UC), a pro vyšší počet vod, odpovídající úplnému zavodnění kanálů zeolitu.
Ve třetí fázi student analyzuje chemické posuny 27Al NMR zprůměrované přes celou MD trajektorii za použití metod odvozených ze strojového učení na základě korelace struktury a stínění. Bude to první studie 27Al NMR za operando podmínek, tedy za podmínek respektujících experimentálně relevantní množství vody a teplotu. Časově vážený průměr 27Al chemických posunů přes celou trajektorii se ukazuje jako zásadní pro správné modelování NMR v pevné fázi.

Předběžná náplň práce v anglickém jazyce

At the first stage of bachelor project, student must handle basics of statistics and machine learning. In addition, he needs to get fluent in python environment and he has to master Atomistic Simulation Environment.
At the second stage, with the tools named above, student will investigate the interaction of water with Bronsted acid sites (BAS’s) in zeolite MFI. This will be done for various BAS sites in MFI and for increasing amount of water. MD simulation will utilize reactive machine learning potentials (MLPs) derived in the group that allow efficient (1000 times speed-up with respect to density functional theory) and accurate energy calculations. Simulation will be carried out for one, two and three water molecules per unit cell (UC) and then for much higher water loading, corresponding to full channel flooding.
In the third stage, student will analyze 27Al NMR chemical shifts calculated along the MD trajectory using ML-derived method based on structure-shielding correlation. It will be the first study of 27Al NMR at operando conditions, considering the experimentally relevant amount of water and temperature. Time averaging of 27Al along the trajectory appears to be crucial for proper solid state NMR modeling.