WO2024009918A1 - アンモニア合成触媒及びアンモニアの合成方法 - Google Patents

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Definitions

  • the present invention relates to an ammonia synthesis catalyst and an ammonia synthesis method.
  • ammonia (NH 3 ) has attracted attention as a component that can be used as an energy carrier for hydrogen energy.
  • the Haber-Bosch (HB) method using an iron-based catalyst as a catalyst is used industrially.
  • research has been progressing on various types of ammonia synthesis catalysts with the aim of synthesizing ammonia under conditions milder than the HB method.
  • One aspect of the present invention aims to provide an ammonia synthesis catalyst that enables more efficient synthesis of NH3 .
  • One aspect of the present invention is IrSc, FePd3 , MnTc3 , IrY, CrPd3 , MnPd3 , RhY, Co3Pt , CrPt3 , FeRh3, CrRh3 , Ni3Ti , Ir3V , Pt3Ti , Co3Rh , Pd3Ti , Ni 3 Zr, Co 3 W, NiPd 3 , FeNi 3 , Ir 3 Mn, IrMn, MnPt, MnNi 3 , Ir 3 Re, MnRh, Pd 3 V, MnPt 3 , Rh 3 V and Rh 3 Ti An ammonia synthesis catalyst containing one or more selected components.
  • One aspect of the present invention enables more efficient synthesis of NH3 .
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a catalyst selection system to which a catalyst selection method is applied; FIG. It is a figure showing an example of a data table.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the relationship between the energy levels in each elementary reaction of NH 3 synthesis using a catalyst.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of a catalyst selection device. It is a figure showing an example of an activity map.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the relationship between the interface and the NH 3 synthesis rate when the catalyst is iron.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of the configuration of a first calculation unit. It is an explanatory diagram when rearranging candidate substances in a data table.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of the configuration of a second calculation unit.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of a catalyst selection device.
  • 3 is a flowchart showing a catalyst selection method.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an activity map showing the relationship between the adsorption energy between a nitrogen intermediate and a catalyst and the dissociation activation energy of the transition state of the nitrogen intermediate on the catalyst. It is a flowchart which shows an example of a 1st energy calculation process. It is a figure which shows an example of the result of plotting the descriptor of a candidate substance. It is a flowchart which shows an example of a 2nd energy calculation process.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an activity map in which 30 types of secondary screening candidate substances are plotted. The correlation between the energy of the intermediate or transition state on the standard catalyst calculated by DFT calculation and the energy of the intermediate or transition state on the same standard catalyst as the horizontal axis calculated by the catalyst selection method.
  • FIG. FIG. 3 is a diagram comparing activity maps of a catalyst selected by a catalyst selection method and a catalyst created using DFT calculation.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a state in which 30 types of alloys selected by the catalyst selection method are plotted on an activity map created using the catalyst selection method.
  • 1 is a flowchart showing an example of a method for manufacturing a catalyst.
  • FIG. 2 is a diagram plotting the relationship between Rh ratio and energy for 2310 types of structures of CrRh alloys. It is a diagram plotting the relationship between the Mn ratio and energy for 2310 types of structures of IrMn alloys.
  • This is a diagram showing the relationship between the adsorption energy ( EN ) between the catalyst and the nitrogen intermediate (N * ) of the candidate catalyst and the reference catalyst, and the calculation result of the NH3 synthesis rate synthesized by the candidate catalyst and the reference catalyst.
  • FIG. 3 is a diagram showing the experimental results of the adsorption energy (E N ) between the catalyst and the nitrogen intermediate (N * ) and the synthesis rate of NH 3 for a reference catalyst.
  • the NH3 synthesis catalyst according to this embodiment includes IrSc, FePd3 , MnTc3 , IrY, CrPd3 , MnPd3 , RhY, Co3Pt , CrPt3 , FeRh3 , CrRh3 , Ni3Ti , Ir3V , Pt 3 Ti, Co 3 Rh, Pd 3 Ti, Ni 3 Zr, Co 3 W, NiPd 3 , FeNi 3 , Ir 3 Mn, IrMn, MnPt, MnNi 3 , Ir 3 Re, MnRh, Pd 3 V, MnPt 3 , Contains at least one component of Rh 3 V and Rh 3 Ti. These components may be contained alone or in combination of two or more.
  • the NH3 synthesis catalyst according to this embodiment includes IrSc, FePd3 , MnTc3 , IrY, CrPd3 , MnPd3 , RhY, Co3Pt , CrPt3 , FeRh3 , CrRh3 , Ni3Ti , Ir3V , Pt 3 Ti, Co 3 Rh, Pd 3 Ti, Ni 3 Zr, Co 3 W, NiPd 3 , FeNi 3 , Ir 3 Mn, IrMn, MnPt, MnNi 3 , Ir 3 Re, MnRh, Pd 3 V, MnPt 3 , It is preferable to consist of any one of Rh 3 V and Rh 3 Ti.
  • the NH 3 synthesis catalyst according to the present embodiment was selected using a catalyst selection system and a catalyst selection method, which will be described later.
  • the catalyst selection system and the like described above descriptors selected by analyzing the elementary reactions of NH 3 synthesis are used, so it is possible to efficiently and accurately select a catalyst that lowers the activation energy. Therefore, by using a catalyst selected by the catalyst selection system or the like for NH 3 synthesis, the energy required for NH 3 synthesis can be lowered, so that NH 3 can be synthesized efficiently.
  • NH 3 is attracting attention as one of the promising candidates for hydrogen carrier.
  • NH 3 is generally synthesized using the HB method, but since it is performed at high temperature and high pressure, from the viewpoint of reducing CO 2 emissions and energy efficiency, it is important to efficiently synthesize NH 3 in order to produce NH 3 with high efficiency. It is important to use a NH3 synthesis catalyst that can synthesize NH3. Since the NH 3 synthesis catalyst according to the present embodiment can efficiently synthesize NH 3 , it is possible to improve the production of NH 3 .
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a catalyst selection system to which a catalyst selection method is applied.
  • the catalyst selection system 1 includes a catalyst selection device 10, a storage section 20, and a machine learning potential 30.
  • the catalyst selection device 10, the storage unit 20, and the machine learning potential 30 are connected via the communication network 40, and the input values to the catalyst selection device 10, the storage unit 20, and the machine learning potential 30 are The output values of the catalyst selection device 10, the storage unit 20, and the machine learning potential 30 may be transmitted via the communication network 40. At least one of the storage unit 20 and the machine learning potential 30 may be stored on the cloud.
  • the catalyst selection device 10, the storage unit 20, and the machine learning potential 30 are connected via the communication network 40, but they may also be connected by wire. Further, the catalyst selection system 1 may be a single device such as a PC (Personal Computer) that includes each component within the device.
  • PC Personal Computer
  • the catalyst selection device 10 uses the machine learning potential 30 to select NH 3 synthesis catalyst candidates for a catalytic reaction that synthesizes NH 3 as a target product from H 2 and N 2 as raw materials. Note that details of the catalyst selection device 10 will be described later.
  • the storage unit 20 stores a data table including information on the catalyst and adsorbent, the structure and energy of the catalyst and adsorbent optimized using the machine learning potential 30, and deviations from scaling lines.
  • the data table records information on the catalyst and adsorbent, the structure and energy of the catalyst and adsorbent optimized using the machine learning potential 30, and information on deviation from the scaling line, etc. be done.
  • the deviation from the scaling line is determined by the energy coordinates (the coordinates between the adsorption energy of N * and the dissociation activation energy of NN * ) optimized using machine learning potential 30 for the same catalyst composition and the same crystal plane. , is the difference in the dissociation activation energy of N ⁇ N * between the coordinates on the scaling line in the adsorption energy of N * . Therefore, the deviation from the scaling line is calculated only for the dissociative activation energy of NN * .
  • the catalyst may be a single metal, an alloy containing multiple metals, or a compound containing metals.
  • the catalyst information includes the catalyst name (catalyst composition), information on the crystal plane of the catalyst, etc.
  • catalyst names examples include CoRh and the like.
  • crystal plane of the catalyst examples include [001], [111], and [211].
  • the adsorbent is a component used to produce a target product, and is nitrogen (N 2 ) or hydrogen (H 2 ).
  • Information on the adsorbent includes the name of the adsorbent, etc.
  • adsorbent substance names include no adsorbent, N * , NN * , and the like.
  • Examples of the optimized structure of the catalyst and adsorbent include the intermediate structure and transition state structure of the substance.
  • the energy of the optimized catalyst and adsorbent includes the energy of catalytic reaction.
  • the energy of the catalytic reaction include the energy of reaction components that appear in a plurality of elementary reactions in the process of synthesizing the target product NH 3 from the raw materials H 2 and N 2 in the catalytic reaction.
  • Reaction components include raw materials, intermediates of raw materials, transition states of intermediates, and the like. These include the dissociation activation energy between the transition state of the intermediate of the raw material and the catalyst that occurs in the elementary reaction in the process of synthesizing the target product from the raw material in the catalyst, and the adsorption energy between the intermediate and the catalyst.
  • the elementary reactions for NH 3 synthesis include, for example, the following formulas (I) to (VII).
  • * means an empty adsorption site on the surface of the catalyst to which reaction components such as elements and molecules contained in the raw materials are adsorbed.
  • the raw materials are N 2 and H 2
  • the intermediates of the raw materials are N 2 *, H * , NH *, NH 2 *, and NH 3 *
  • the intermediates of the raw materials are N 2 * , H * , NH *, NH 2 * , and NH 3 *
  • the transition states are NN * , NH * , NH-H * , NH2- H * .
  • FIG. 3 shows an example of the relationship between the energy levels in each elementary reaction of NH 3 synthesis using a catalyst in these formulas.
  • the catalyst in formula (III) among the above formulas (I) to (VII)
  • the dissociation activation energy (E N- N ) of N-N * which is the transition state of the nitrogen intermediate, is the largest, and the adsorption energy (E N ) between the nitrogen intermediate N * and the catalyst is approximately constant. It is the most stable.
  • the dissociation activation energy of N-N * on the catalyst (E N-N ) and the adsorption energy of N * and the catalyst (E N ) greatly influence the synthesis of NH3 .
  • the machine learning potential 30 is an interatomic potential using a machine learning method that outputs energy from information regarding the structure of atoms.
  • machine learning potentials include Neural Network Potential (NNP), Gaussian Approximation Potential (GAP), Spectral Neighbor Analysis Potential (SNAP), and Moment Tensor Potential (MTP). Examples include Tensor Potential).
  • NNP Neural Network Potential
  • GAP Gaussian Approximation Potential
  • SNAP Spectral Neighbor Analysis Potential
  • MTP Moment Tensor Potential
  • Examples include Tensor Potential).
  • NNP Neural Network Potential
  • GAP Gaussian Approximation Potential
  • SNAP Spectral Neighbor Analysis Potential
  • MTP Moment Tensor Potential
  • Tensor Potential Tensor Potential
  • FIG. 4 is a functional block diagram showing the configuration of the catalyst selection device 10.
  • the catalyst selection device 10 includes a descriptor selection unit 11, a map creation unit 12, a preparation unit 13, a first calculation unit 14, a first plot unit 15, a first screening unit 16, a second calculation unit It has a section 17, a second plot section 18, a second screening section 19, a narrowing section 21, and an output section 22.
  • the descriptor selection unit 11 selects, as a descriptor, the energy of an intermediate structure or transition state structure included in an elementary reaction of a catalytic reaction such as the above formulas (I) to (VII).
  • the map creation unit 12 creates a map (activity map) representing the reactivity of the descriptor and the catalytic reaction. Note that instead of the activity map, a map representing descriptors and selectivity of the catalytic reaction may be created.
  • the activity map clarifies the relationship between the descriptor and the reactivity (selectivity) of the catalyst
  • inputting the descriptor is regarded as a model that predicts the reactivity (selectivity) of the catalyst, and it can be used to directly describe the reactivity (selectivity) of the catalyst.
  • the reactivity of the catalyst may be predicted from the child.
  • the activity map as a model, the reactivity of the catalyst can be directly predicted from the descriptors obtained by the first calculation unit 14 and the second calculation unit 17, and the reactivity of the catalyst can be predicted using the data table (see FIG. 8).
  • Candidate substances may be screened. In this case, the catalyst selection device 10 does not need to include the first plot section 15 and the second plot section 18.
  • FIG. Figure 5 shows the relationship between two descriptors of the elementary reactions of reaction components in NH 3 synthesis (see equations (I) to (VII) above) and the NH 3 synthesis rate (NH 3 synthesis rate). represent. Note that the NH 3 synthesis rate in FIG. 5 represents the yield of synthesized NH 3 .
  • the two descriptors used in the activation map shown in FIG. 5 are referred to as descriptors 1 and 2.
  • the dissociation activation energy (E N-N ) of the transition state (N-N * ) of the nitrogen intermediate in the catalyst and the nitrogen intermediate (N * ) and the adsorption energy (E N ) of the catalyst greatly affect the synthesis of NH 3 .
  • descriptors 1 and 2 preferably use the adsorption energy (E N ) between N * and the catalyst and the dissociation activation energy (E NN ) of NN * on the catalyst.
  • the activity map can be created, for example, by Microkinetics using descriptors.
  • the catalyst is an NH 3 synthesis catalyst and the NH 3 synthesis reaction is caused. Therefore, as described above, the descriptor is the elementary reaction of the reaction components in the above NH 3 synthesis (the above formula It is preferable to use the energies of N * and N ⁇ N * in the formulas (I) to (VII)). If the energy of N * and N-N * is used as a descriptor, it can be expressed that there is a linear relationship between multiple catalysts based on the magnitude of the reaction rate of the catalyst. A map that allows you to visually and easily understand areas with high activity can be obtained. As will be described later, the straight line appearing on the activity map can be used as a scaling line (see FIG. 5) serving as a threshold for the reaction rate of the catalyst.
  • General Microkinetics consists of elementary reaction enumeration, energy calculation, and reaction rate calculation as follows.
  • Microkinetics using descriptors will be explained.
  • the execution procedure of Microkinetics using a descriptor is as follows. 1. Preparation: 1-1. Describe all elementary reactions related to NH3 synthesis. 1-2. Calculate all intermediates and transition states that occur in elementary reactions related to NH 3 synthesis. For example, calculate all intermediates and transition states for some reference catalyst. That is, all intermediates and transition states that occur when using these reference catalysts are calculated. Then, from among all intermediates and transition states, only two reaction components (e.g., intermediates or transition states) to be used as descriptors are selected and two descriptors (e.g., adsorption energy of N * , N- Calculate the dissociative activation energy of N * .
  • two reaction components e.g., intermediates or transition states
  • the number of descriptors is not limited to two, and may be one or three or more, and it is preferable to use a descriptor that has an effect on the reaction rate of the catalyst.
  • linear regression not only linear regression but also non-linear regression techniques may be used to calculate the other parameters mentioned above.
  • the preparation unit 13 prepares multiple types of catalyst candidate substances.
  • the candidate substance for the catalyst may be a material that has been used for the synthesis of NH 3 , a material that is being considered for use in the synthesis of NH 3 , a material that has never been used for the synthesis of NH 3 , or the like.
  • the material may be a single metal, an alloy containing multiple metals, or a metal compound such as a metal oxide, nitride, or carbide.
  • the candidate substance may include a substance in which one type of element on the surface of one candidate substance is replaced with another different element, as another candidate substance different from the one candidate substance.
  • the number of candidate substances for the catalyst is not particularly limited and can be selected as appropriate, and may be, for example, tens, hundreds, thousands, etc.
  • a plurality of candidate substances may be prepared for each surface with different crystal planes.
  • the rate of reaction between a candidate substance and an element tends to vary depending on the crystal plane of the candidate substance that appears on the surface of the candidate substance.
  • FIG. 6 shows an example of the relationship between the crystal plane of the iron surface and the NH 3 synthesis rate when the catalyst is iron (Fe).
  • the catalyst when the catalyst is iron, the NH3 synthesis rate differs depending on the crystal plane on the surface of the catalyst, and when the crystal plane is the (111) or (211) plane, the The catalyst has a higher NH 3 synthesis rate than the case. Therefore, it is preferable to prepare a plurality of candidate substance surfaces for each crystal plane.
  • the first calculation unit 14 calculates a descriptor regarding the catalytic reaction using the candidate substances, with all the candidate substances prepared by the preparation unit 13 fixed.
  • the descriptors include the first intermediate energy at which an intermediate of a reaction component containing a substance derived from raw materials (N 2 , H 2 ) is adsorbed on the surface of a candidate substance, and the energy of a reaction component adsorbed on the surface of a candidate substance. After the transition state of an intermediate is adsorbed, a first energy including a first transition state energy in a separation elementary reaction in which a reaction component is separated into two or more substances is calculated.
  • the first calculation unit 14 may calculate only the first intermediate energy or the first transition state energy as the first energy.
  • the first calculation unit 14 calculates the descriptor using the machine learning potential 30.
  • the first calculation unit 14 can shorten the descriptor calculation time compared to the case where first-principles calculation (DFT calculation) based on density functional theory (DFT) is used. .
  • the first calculation unit 14 may determine the descriptor calculation by one calculation, or may determine the descriptor calculation by multiple calculations (for example, 10 times). When calculating multiple times, the average value of multiple calculated values may be used, or the maximum value or minimum value of multiple calculated values may be used.
  • the first calculation unit 14 calculates the adsorption position of the reaction component including the material derived from the raw material on the surface of the candidate substance included in the elementary reaction, with all the candidate substances fixed. It is preferable to optimize the structure of an intermediate structure containing the candidate substance and the reaction component. Thereby, the first calculation unit 14 can select an intermediate structure having a stable structure.
  • optimization refers to finding an optimal value that minimizes the energy for a given structure. Note that the following optimization also has the same meaning.
  • the first calculation unit 14 extracts a structure in which the adsorption position of the reaction component to the candidate substance is optimal and the first intermediate energy between the candidate substance and the intermediate of the reaction component is the most stable. Thereby, the first calculation unit 14 can obtain the first intermediate energy of the intermediate of the reaction component in a short time, although with low accuracy.
  • the first calculation unit 14 preferably includes a first structure optimization unit 141, a second structure optimization unit 142, and a first transition state energy acquisition unit 143.
  • the first calculation unit 14 can obtain the first transition state energy in a short time, although with low accuracy.
  • the first structure optimization unit 141 optimizes the structure of an intermediate structure containing a candidate substance of a reaction component and a reaction component on the surface of a candidate substance included in a separated elementary reaction from one molecule to two molecules, and 1. Calculate the optimized structure. That is, the first structure optimization unit 141 optimizes the structure of an intermediate structure containing a candidate substance and a reaction component in a separated elementary reaction in which one molecule becomes two molecules, with all the structures of the candidate substance fixed. is performed to calculate the first optimized structure.
  • the second structure optimization unit 142 calculates a second optimized structure by optimizing the structure when separated into two or more substances including a candidate substance for a reaction component and a reaction component.
  • the first transition state energy acquisition unit 143 obtains transition state energy from the first optimized structure obtained by the first structure optimization unit 141 and the second optimized structure obtained by the second structure optimization unit 142. A certain first transition state energy is calculated.
  • AB * is a molecule in a state adsorbed to a candidate substance
  • AB * is a molecule in a transition state of AB * in the process of separating AB * into A * and B *
  • the first structure optimization unit 141 fixes the entire structure of the candidate substance and converts AB * into two molecules. is placed on the surface of the candidate substance, and the structure of an intermediate structure containing the candidate substance and AB * is optimized.
  • the second structure optimization unit 142 optimizes the structure so that there are two molecules consisting of A * and B * .
  • the first transition state energy acquisition unit 143 uses the NEB (Nudged Elastic Band) method to obtain one molecule of AB * and two molecules of A * and B * , so that one molecule of AB * is A *.
  • NEB Noise Elastic Band
  • the transition state energy required to form two molecules consisting of and B * is calculated as the first transition state energy.
  • the first plotting unit 15 plots the candidate substance based on the first energy (the energy including the first intermediate energy and the first transition state energy), which is the descriptor calculated by the first calculating unit 14. is plotted on the activity map (see FIG. 5) displayed by the map creation section 12 to create a first map with plots.
  • the first energy the energy including the first intermediate energy and the first transition state energy
  • the first screening unit 16 screens candidate substances based on the first plotted map created by the first plotting unit 15, and selects primary screening candidate substances. That is, as a screening method, the first screening unit 16 narrows down candidate substances plotted in a high activity region containing a catalyst with high activity (high NH 3 synthesis rate) as primary screening candidate substances.
  • a scaling line (see FIG. 5) may be provided on an activity map in which candidate substances are plotted, and the highly active region may be a range smaller than a predetermined value with respect to the scaling line. Further, candidate substances may be narrowed down based on a range that is less than a predetermined value than the energy of NH 3 production by the catalyst. The range may be such that the NH 3 synthesis rate is equal to or higher than a predetermined value.
  • the predetermined value of the NH 3 synthesis rate is preferably 10 ⁇ 4 [1/s] or more.
  • the number of candidate substances to be further narrowed down can be selected as appropriate depending on the range of the high activity region to be set, etc., and is preferably 5 to 30, more preferably 8 to 55, and 10 to 20. More preferably.
  • the activity map can be created by Microkinetics using descriptors, as described above.
  • descriptors the energies of N * and NN * in the elementary reactions of the reaction components in the above NH3 synthesis (see equations (I) to (VII) above) can be used to create an activity map.
  • generation energy E Alloy - N A ⁇ E A (bulk) - N B ⁇ E B (bulk) ... (i) (In the formula, E Alloy is the bulk energy of alloy AB, E A (bulk) is the bulk energy of metal A, E B (bulk) is the bulk energy of metal B, and N A is is the number of atoms of metal A in the alloy, and NB is the number of atoms of metal B in the alloy.)
  • the range smaller than a predetermined value with respect to the scaling line is selected appropriately depending on the target product to be synthesized, the type of substance used, etc., but in the case of an NH3 synthesis catalyst, for example, the range is 0.25 eV or more with respect to the scaling line. A small range is preferable.
  • the range of less than a predetermined value than the production energy is appropriately selected depending on the target product to be synthesized, the type of substance used, etc., but in the case of an NH3 synthesis catalyst, for example, the range is less than 0.05 eV/atom than the production energy. It is preferable to set it as the range of.
  • the number of primary screening candidate substances to be narrowed down can be selected as appropriate depending on the number of candidate substances and the number of secondary screening candidate substances described below, and may be, for example, several dozen types or several hundred types. .
  • the first screening unit 16 when the first screening unit 16 plots the candidate substances on the activity map and narrows down the primary screening candidate substances, the first screening unit 16 plots the candidate substances on the activity map to narrow down the first screening candidate substances, as shown in FIG.
  • a data table may be used that lists only information related to the above integers).
  • the candidate substances in the data table listing only candidate substances may be sorted in the order of their inclusion in the high activity region, and candidate substances that are included in the high activity area and have a threshold value or higher may be narrowed down as primary screening candidate substances.
  • the first screening unit 16 may use the rearranged data table to plot the candidate substances on the activity map using the first plotting unit 15 to narrow down the primary screening candidate substances.
  • the second calculation unit 17 calculates a descriptor regarding the catalytic reaction using the primary screening candidate substance with the surface of the primary screening candidate substance being relaxed. calculate.
  • a second intermediate energy at which an intermediate of a reaction component (N 2 , H 2 ) used as a descriptor is adsorbed on the surface of a primary screening candidate substance After a reactive component is adsorbed on the surface of the primary screening candidate substance, a second energy including a second transition state energy in a separation elementary reaction in which the reactive component is separated into two or more substances is calculated.
  • the state in which the surface of the catalyst is relaxed is the state in which the catalyst is allowed to move, and the state in which the structure can be changed by moving several layers (for example, about two layers) from the surface of the catalyst, and the state in which the catalyst surface is relaxed is the state in which the catalyst can move several layers (for example, about 2 layers) from the surface of the catalyst and change its structure. It means to be in a similar state.
  • the second calculation unit 17 may calculate only the second intermediate energy or the second transition state energy as the second energy.
  • the second calculation unit 17 calculates the descriptor using the machine learning potential 30, similar to the first calculation unit 14. By using the machine learning potential 30, the second calculation unit 17 can shorten the descriptor calculation time compared to the case where DFT calculation or the like is used.
  • the second calculation unit 17 calculates the primary screening candidate substance included in the elementary reaction, similar to the first calculation unit 14, with the surface of the primary screening candidate substance relaxed. It is preferable to optimize the structure of the intermediate structure containing the primary screening candidate substance and the reaction component by changing the adsorption position of the reaction component containing the substance derived from the raw material on the surface of the intermediate structure. Thereby, the second calculation unit 17 can select an intermediate structure having a stable structure.
  • the second calculation unit 17 determines that the adsorption structure of the reaction component to the primary screening candidate substance is correct, and that the second intermediate energy between the primary screening candidate substance and the intermediate of the reaction component is the highest. Preferably, stable structures are extracted. By optimizing the structure, the structure of the molecule in the state adsorbed to the candidate substance (for example, AB * structure) changes, as in the case of optimizing the structure in the first structure optimization unit 141. There are cases. Since the second calculation unit 17 can exclude such a structure, it can obtain the second intermediate energy of the reaction component with high accuracy.
  • the second calculation unit 17 preferably includes a first structure optimization unit 171, a second structure optimization unit 172, and a second transition state energy acquisition unit 173. Thereby, the second calculation unit 17 can obtain the second transition state energy with high accuracy when the descriptor is the transition state energy of the transition state of the intermediate.
  • the first structure optimization unit 171 optimizes the structure of an intermediate structure containing the primary screening candidate substance and the reaction component on the surface of the primary screening candidate substance included in the separation elementary reaction from one molecule to two molecules. is performed to calculate the first optimized structure. That is, the first structure optimization unit 171 generates an intermediate structure containing a primary screening candidate substance and a reaction component in a state where the surface of the primary screening candidate substance is relaxed in a separation elementary reaction in which one molecule becomes two molecules. A first optimized structure is calculated by optimizing the structure.
  • the second structure optimization unit 172 optimizes the separated structure of the reaction component when it is separated into two or more substances, and calculates a second optimized structure.
  • the second transition state energy acquisition unit 173 like the first transition state energy acquisition unit 143, combines the first optimized structure obtained by the first structure optimization unit 171 and the second structure optimization unit 172.
  • a second transition state energy which is a transition state energy, is calculated from the second optimized structure.
  • AB * is a molecule in a state adsorbed to a candidate substance
  • AB * is a molecule in a transition state of AB * in the process of separating AB * into A * and B * .
  • a * is an intermediate of the A molecule
  • B * is an intermediate of the B molecule
  • the reaction in which one molecule of AB * becomes two molecules of A * and B * is the above reaction.
  • the first structure optimization unit 171 performs the first structure optimization process while the surface of the primary screening candidate substance is relaxed. Similar to the conversion section 141, AB * is placed on the surface of the primary screening candidate substance, and the structure of the intermediate structure containing the primary screening candidate substance and AB * is optimized.
  • the second structure optimization unit 172 optimizes the separated structure so that it becomes two molecules consisting of A * and B * .
  • the second transition state energy acquisition unit 173 performs the same process as the first transition state energy acquisition unit 143, and calculates the transition state energy required when one molecule of AB * becomes two molecules of A * and B * . Calculated as 2 transition state energy.
  • the second plotting section 18 plots the primary screening candidate substances on the activity map (see FIG. 5) based on the second energy, which is the descriptor calculated by the second calculating section 17. Create a map with a second plot.
  • the second screening unit 19 screens the primary screening candidate substances based on the second plotted map created by the second plotting unit 18, and selects the secondary screening candidate substances. That is, the second screening unit 19 can select the primary screening candidate substance plotted in the high activity region of the second plotted map as the secondary screening candidate substance by the screening method.
  • the method for screening candidate substances for the primary screening is the same as the method for narrowing down the candidate substances to the primary screening candidate substances in the first screening section 16 described above, so the details will be omitted.
  • the number of secondary screening candidate substances to be selected can be selected as appropriate depending on the number of primary screening candidate substances, and may be, for example, several dozen types or several hundred types.
  • the narrowing down unit 21 narrows down the secondary screening candidate substances selected by the second screening unit 19 based on catalyst stability, catalyst cost, etc.
  • the number of secondary screening candidate substances to be narrowed down can be selected as appropriate depending on the number of selected secondary screening candidate substances, and may be, for example, several types or dozens of types.
  • the output unit 22 outputs the secondary screening candidate substances selected by the second screening unit 19 or the secondary screening candidate substances narrowed down by the narrowing unit 21 by display or the like.
  • the catalyst selection device 10 uses the first calculation section 14, the first plotting section 15, the first screening section 16, or the second calculation section 14, depending on the number of candidate substances in the preparation section 13.
  • the section 17, the second plot section 18, and the second screening section 19 may not be provided. That is, the catalyst selection device 10 may narrow down the candidate substances by omitting calculations with all candidate substances fixed or calculations with the surface of the candidate substances relaxed.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the hardware configuration of the catalyst selection device 10.
  • the catalyst selection device 10 is composed of an information processing device (computer), and physically includes a CPU (Central Processing Unit: processor) 101 which is an arithmetic processing unit, and a RAM which is a main storage device. It can be configured as a computer system including a random access memory (Random Access Memory) 102, a ROM (Read Only Memory) 103, an input device 104 as an input device, an output device 105, a communication module 106, an auxiliary storage device 107 such as a hard disk, and the like. These are interconnected by a bus 108. Note that the output device 105 and the auxiliary storage device 107 may be provided externally.
  • a bus 108 the output device 105 and the auxiliary storage device 107 may be provided externally.
  • the CPU 101 controls the overall operation of the catalyst selection device 10 and performs various information processing.
  • the CPU 101 can select a catalyst by executing, for example, a catalyst selection method or a catalyst selection program, which will be described later, which are stored in the ROM 103 or the auxiliary storage device 107.
  • the RAM 102 is used as a work area for the CPU 101 and may include a nonvolatile RAM that stores main control parameters and information.
  • the ROM 103 stores basic input/output programs and the like.
  • the catalyst selection program may be stored in ROM 103.
  • the input device 104 is an input device such as a keyboard, a mouse, an operation button, a touch panel, a display screen, etc., and receives information input by a user as an instruction signal, and outputs the instruction signal to the CPU 101.
  • the output device 105 is a display device such as a monitor display, a speaker, a printing device such as a printer, or the like.
  • information such as catalyst selection results is displayed on a display device such as a monitor display, and the displayed screen is updated in response to an input operation via the input device 104 or the communication module 106.
  • the communication module 106 is a data transmitting/receiving device such as a network card, and functions as a communication interface that takes in information from an external data recording server, etc., and outputs analysis information to other electronic devices.
  • the auxiliary storage device 107 is a storage device such as an SSD (Solid State Drive) and an HDD (Hard Disk Drive), and stores, for example, various data, files, etc. necessary for the operation of the catalyst selection device 10.
  • SSD Solid State Drive
  • HDD Hard Disk Drive
  • Each function of the catalyst selection device 10 is performed by loading predetermined computer software (including a catalyst selection program) from the main storage device such as the RAM 102 or the auxiliary storage device 107 and executing it by the CPU 101. This is realized by reading and writing data in the device or the auxiliary storage device 107, etc., and operating the input device 104, output device 105, and communication module 106.
  • predetermined computer software including a catalyst selection program
  • each part of the catalyst selection device 10 shown in FIG. 4 is configured such that a processor executes pre-stored predetermined computer software (including a catalyst selection program) in a computer equipped with the catalyst selection device 10. This is realized through the cooperation of software and hardware.
  • the catalyst selection program can be stored, for example, in the main memory device or auxiliary memory device 107 included in the computer. Further, the catalyst selection program may be stored on a computer connected to a communication line such as the Internet, and provided by downloading part or all of the catalyst selection program via the communication line. Further, the catalyst selection program may be configured to be provided or distributed via a communication line.
  • the catalyst selection program can be recorded (installed) in a computer from a state where part or all of it is stored in a portable storage medium such as an optical disk such as a CD-ROM or DVD-ROM, or a semiconductor memory such as a flash memory. ).
  • a portable storage medium such as an optical disk such as a CD-ROM or DVD-ROM, or a semiconductor memory such as a flash memory.
  • Catalyst selection method The method for selecting a catalyst will be explained.
  • the catalyst selection method can be performed using the catalyst selection system 1 described above. Therefore, some explanations of the matters already explained will be omitted.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a catalyst selection method. As shown in FIG. 11, the method for selecting a catalyst is a method for selecting an NH 3 synthesis catalyst used in a catalytic reaction to produce NH 3 as a target product from H 2 and N 2 as raw materials.
  • the descriptor selection unit 11 selects as a descriptor the energy of the intermediate structure or transition state structure included in the elementary reactions of the catalytic reactions such as the above formulas (I) to (VII). Child selection step: Step S11).
  • Descriptors for catalytic reactions include the adsorption energy when a reactive component is adsorbed onto the surface of a candidate substance, and the adsorption energy in a separation elementary reaction in which a reactive component is separated into two or more substances after it is adsorbed on the surface of a candidate substance. It is preferable to use transition state energy.
  • the adsorption energy when the reaction component is adsorbed onto the surface of the candidate substance for example, the adsorption energy (E N ) between the catalyst and the nitrogen intermediate (N * ) is used.
  • the transition state energy in a separation elementary reaction in which a reaction component is adsorbed onto the surface of a candidate substance and then separated into two or more substances is the dissociation activation energy of the nitrogen transition state (N-N * ) in the catalyst. (E N-N ) is used.
  • the catalyst selection method analyzes the elementary reactions included in the NH3 synthesis reaction and selects and uses the energy related to the elementary reaction that has the greatest impact on NH3 synthesis as a descriptor. It is possible to accurately select a catalyst that can efficiently synthesize 3 .
  • the map creation unit 12 creates an activity map representing the reactivity of the descriptor and the catalytic reaction (activity map creation step: step S12).
  • the descriptors of the catalytic reaction are the adsorption energy (E N ) between the catalyst and the nitrogen intermediate (N * ), and the dissociation activation energy (E N - N ) of the nitrogen transition state (N-N * ) on the catalyst. ) is shown in FIG. 12.
  • the preparation unit 13 prepares several thousand types (for example, 2000 types) of candidate substances for the catalyst (preparation step: step S13).
  • the first calculation unit 14 calculates a descriptor regarding the catalytic reaction using the candidate substances, with all the candidate substances prepared in the preparation unit 13 fixed (first calculation step: step S14).
  • the first intermediate energy at which an intermediate of a reaction component containing a substance derived from the raw materials (N 2 , H 2 ) used for the descriptor is adsorbed on the surface of the candidate substance and calculating the first energy including the first transition state energy in a separation elementary reaction in which the transition state of the intermediate of the reaction component is separated into two or more substances after the transition state of the intermediate of the reaction component is adsorbed on the surface of the candidate substance.
  • the first calculation unit 14 calculates a descriptor of the candidate substance using the machine learning potential 30.
  • the calculation of the first energy may be determined by one calculation, or may be determined by multiple calculations (for example, 10 times). When calculating multiple times, the average value of multiple calculated values may be used, or the maximum value or minimum value of multiple calculated values may be used.
  • the first calculation unit 14 calculates the It is preferable to optimize the structure of the intermediate structure containing the candidate substance and the reaction component by changing the adsorption position of the reaction component containing the substance derived from the raw material. Thereby, an intermediate structure having a stable structure can be selected.
  • the first calculation unit 14 determines that the adsorption structure of the reaction component to the candidate substance is correct and that the first intermediate energy between the candidate substance and the intermediate of the reaction component is the most stable. Preferably, the structure is extracted. As a result, the first intermediate energy between the candidate substance and the intermediate of the reaction component is calculated with low accuracy but in a short time.
  • the first calculation step (step S14) includes a first structure optimization step (step S141), a second structure optimization step (step S142), and a first transition state energy acquisition step ( It is preferable to include step S143).
  • step S141 the first structure optimization step
  • step S142 the second structure optimization step
  • step S143 the first transition state energy acquisition step
  • the first structure optimization step (step S141) includes the candidate substance and the reaction component of the reaction component on the surface of the candidate substance included in the separation elementary reaction from one molecule to two molecules by the first structure optimization unit 141. Structural optimization is performed on the intermediate structure, and a first optimized structure is calculated. That is, in the first structure optimization step (step S141), the first structure optimization unit 141 performs a reaction with a candidate substance in a separation elementary reaction from one molecule to two molecules, with all the structures of the candidate substance fixed. A first optimized structure is calculated by performing structural optimization on an intermediate structure including the components.
  • a second optimized structure is calculated by optimizing the structure when separated into two or more substances including a candidate substance for a reaction component and a reaction component.
  • the step of acquiring the first transition state energy includes the first optimized structure obtained in the first structure optimization step (step S141) and the second structure obtained in the second structure optimization step (step S142).
  • a first transition state energy which is a transition state energy, is calculated from the optimized structure.
  • AB * is a molecule in a state adsorbed to a candidate substance
  • AB * is a molecule in a transition state of AB * in the process of separating AB * into A * and B * .
  • a * is an intermediate of the A molecule
  • B * is an intermediate of the B molecule
  • the reaction in which one molecule of AB * becomes two molecules of A * and B * is the above reaction.
  • the first structure optimization step (step S141) is performed by the first structure optimization unit 141 to With the entire structure of the substance fixed, AB * is placed on the surface of the candidate substance, and the structure of an intermediate structure containing the candidate substance and AB * is optimized.
  • step S142 the structure is optimized so that there are two molecules consisting of A * and B * .
  • the first transition state energy acquisition unit 143 collects one molecule of AB * and two molecules of A * and B * using a NEB (Nudged Elastic Band). Using the method, the transition state energy required when one molecule of AB * becomes two molecules of A * and B * is calculated as the first transition state energy.
  • NEB Noise Elastic Band
  • the first plotting unit 15 calculates the first energy (the energy including the first intermediate energy and the first transition state energy), which is the descriptor calculated in the first calculation step (step S14). ) on the activity map (see FIG. 12) created in the map creation step (step S12) to create a first map with plots (first plot step: step S15).
  • the first screening unit 16 screens candidate substances based on the first plotted map created in the first plotting step (step S15) to select primary screening candidate substances (first screening step: Step S16).
  • the first screening unit 16 narrows down candidate substances plotted in a high activity region containing a catalyst with high activity (high NH 3 synthesis rate) as primary screening candidate substances.
  • the primary screening candidate substances are narrowed down to, for example, 100 to 500 types.
  • the number of primary screening candidate substances to be narrowed down can be selected as appropriate depending on the number of candidate substances and the number of secondary screening candidate substances. A hundred types is enough.
  • FIG. 14 shows an example of the results of plotting descriptors of candidate substances.
  • FIG. 14 shows, as descriptors, the adsorption energy (E N ) between the catalyst and the nitrogen intermediate (N * ), and the dissociation of the nitrogen transition state (N-N * ) in the catalyst.
  • An activity map showing the relationship with activation energy (E N ⁇ N ) is shown. Further, in order to clearly show the plotted points, the display of the value obtained by converting the NH 3 synthesis rate (NH 3 yield) into a common logarithm (log 10 ) is omitted.
  • the first screening unit 16 when the first screening unit 16 plots candidate substances on the activity map to narrow down the first screening candidate substances, the first screening unit 16 plots the candidate substances on the activity map to narrow down the first screening candidate substances.
  • a data table listing only information regarding N may be used (see FIG. 8).
  • the candidate substances in the data table listing only the candidate substances may be rearranged in the order of their inclusion in the high activity region, and the candidate substances included in the high activity area and having a threshold value or higher may be narrowed down as primary screening candidate substances.
  • the first screening unit 16 may use the rearranged data table to plot candidate substances on the activity map by the first plotting unit 15 to narrow down the candidate substances for the first screening.
  • the second calculation unit 17 calculates a catalytic reaction using the first screening candidate substance while the surface of the first screening candidate substance is relaxed.
  • a descriptor is calculated (second calculation step: step S17).
  • the second calculation unit 17 calculates the second energy of the primary screening candidate substance using the machine learning potential 30. preferable.
  • the second calculation unit 17 performs the first calculation step (step S14) while the surface of the primary screening candidate substance is relaxed.
  • the second calculation unit 17 determines that the adsorption position of the reaction component with respect to the first screening candidate substance is correct and that the first screening candidate substance It is preferable to extract the structure in which the second intermediate energy between the reaction component and the intermediate of the reaction component is the most stable. Thereby, the second intermediate energy of the reaction component is calculated with high accuracy.
  • the second calculation unit 17 calculates the first structure optimization process (step S171), the second structure optimization process (step S172), and the second structure optimization process (step S172), as shown in FIG. It is preferable to include a step of obtaining two transition state energies (step S173). Thereby, the transition state energy of the transition state of the intermediate is calculated with high accuracy.
  • the first structure optimization unit 171 performs a reaction with the primary screening candidate substance on the surface of the primary screening candidate substance included in the separation elementary reaction from one molecule to two molecules.
  • a first optimized structure is calculated by performing structural optimization on an intermediate structure including the components. That is, in the first structure optimization step (step S171), the first structure optimization unit 171 performs the primary screening in a state where the surface of the primary screening candidate substance is relaxed in a separated elementary reaction in which one molecule becomes two molecules. The structure of an intermediate structure containing a screening candidate substance and a reaction component is optimized, and a first optimized structure is calculated.
  • the second structure optimization unit 172 similarly to the second structure optimization unit 142, optimizes the separated structure when the reaction component is separated into two or more substances. is performed to calculate the second optimized structure.
  • the second transition state energy acquisition section 173 like the first transition state energy acquisition section 143, performs the second transition state energy acquisition step (step S173).
  • the second transition state energy which is the transition state energy, is calculated from the first optimized structure and the second optimized structure obtained in the second structure optimization step (step S172).
  • AB * is a molecule in a state adsorbed to a candidate substance
  • AB * is a molecule in a transition state of AB * in the process of separating AB * into A * and B * .
  • a * is an intermediate of the A molecule
  • B * is an intermediate of the B molecule
  • the reaction in which one molecule of AB * becomes two molecules of A * and B * is the above reaction.
  • the first structure optimization step (step S171) is performed by the first structure optimization unit 171.
  • AB * is placed on the surface of the first screening candidate substance, similar to the first structure optimization step (step S141), and the first screening candidate substance and AB * are separated. Optimize the structure of the included intermediate structure.
  • step S172 the separated structure is optimized so that there are two molecules consisting of A * and B * .
  • the transition state energy acquisition step (step S173) is performed by the second transition state energy acquisition unit 173 in the same manner as the transition state energy acquisition step (step S143), and one molecule of AB * is A * and B * .
  • the transition state energy required to form two molecules consisting of is calculated as the second transition state energy.
  • the second plotting unit 18 plots the plot based on the second energy (the energy including the second intermediate energy and the second transition state energy), which is the descriptor calculated by the second calculation unit 17.
  • the primary screening candidate substance is plotted on the activity map (see FIG. 12) created in the map creation step (step S12) to create a second plotted map (second plotting step: step S18).
  • the second screening unit 19 screens the primary screening candidate substances based on the map with the second plot created in the second plotting step (step S18), and selects the secondary screening candidate substances (second Screening process: Step S19).
  • the second screening unit 19 can select the primary screening candidate substance plotted in the high activity region containing the highly active catalyst in the second plotting step (step S18) as the secondary screening candidate substance.
  • 30 to 100 secondary screening candidate substances are selected.
  • Secondary screening candidate substances include, for example, IrSc, FePd 3 , MnTc 3 , IrY, CrPd 3 , MnPd 3 , RhY, Co 3 Pt, CrPt 3 , FeRh 3 , CrRh 3 , Ni 3 Ti, Ir 3 V, Pt. 3 Ti, Co 3 Rh, Pd 3 Ti, Ni 3 Zr, Co 3 W, NiPd 3 , FeNi 3 , Ir 3 Mn, IrMn, MnPt, MnNi 3 , Ir 3 Re, MnRh, Pd 3 V, MnPt 3 , Rh Examples include alloys such as 3 V and Rh 3 Ti.
  • the 30 types of secondary screening candidate substances include IrSc, FePd 3 , MnTc 3 , IrY, CrPd 3 , MnPd 3 , RhY, Co 3 Pt, CrPt 3 , and FeRh. 3 , CrRh3 , Ni3Ti , Ir3V, Pt3Ti , Co3Rh , Pd3Ti , Ni3Zr, Co3W, NiPd3, FeNi3 , Ir3Mn, IrMn , MnPt, MnNi3 , An alloy of Ir 3 Re, MnRh, Pd 3 V, MnPt 3 , Rh 3 V and Rh 3 Ti is selected.
  • Table 1 shows an example of a table displaying catalysts selected as 30 types of secondary screening candidate substances.
  • 30 secondary screening candidate substances include IrSc, FePd 3 , MnTc 3 , IrY, CrPd 3 , MnPd 3 , RhY, Co 3 Pt, CrPt 3 , FeRh 3 , CrRh 3 , Ni 3 Ti, Ir3V , Pt3Ti , Co3Rh, Pd3Ti, Ni3Zr , Co3W , NiPd3 , FeNi3 , Ir3Mn , IrMn , MnPt, MnNi3 , Ir3Re , MnRh, Pd 3 V, MnPt 3 , Rh 3 V and Rh 3 Ti alloys are plotted.
  • the number of secondary screening candidate substances to be selected can be appropriately selected depending on the number of primary screening candidate substances, etc., and may be, for example, several types or several tens of types.
  • the narrowing down section 21 may narrow down the secondary screening candidate substances obtained in the second screening step (step S19) based on catalyst stability or catalyst cost (narrowing down step: step S20).
  • the secondary screening candidate substances are narrowed down to, for example, 30 to 50 types.
  • the number of secondary screening candidate substances to be narrowed down can be appropriately selected depending on the number of selected secondary screening candidate substances, and may be, for example, several types to several dozen types.
  • the output section 22 outputs the secondary screening candidate substances selected by the second screening section 19 or the secondary screening candidate substances narrowed down by the narrowing down section 21 by display or the like (output step: step S21).
  • an NH 3 synthesis catalyst with good NH 3 production efficiency can be selected.
  • NH 3 synthesis catalysts with good NH 3 production efficiency selected by the catalyst selection method include IrSc, FePd 3 , MnTc 3 , IrY, CrPd 3 , MnPd 3 , RhY, Co 3 Pt, CrPt 3 , FeRh 3 , CrRh 3 , Ni 3 Ti, Ir 3 V, Pt 3 Ti, Co 3 Rh, Pd 3 Ti, Ni 3 Zr, Co 3 W, NiPd 3 , FeNi 3 , Ir 3 Mn, IrMn, MnPt, MnNi 3 , Ir Examples include alloys such as 3Re , MnRh, Pd3V , MnPt3 , Rh3V and Rh3Ti .
  • the 30 types of NH 3 synthesis catalysts include IrSc, FePd 3 , MnTc 3 , IrY, CrPd 3 , MnPd.
  • RhY , Co3Pt , CrPt3, FeRh3 , CrRh3 , Ni3Ti, Ir3V, Pt3Ti , Co3Rh , Pd3Ti , Ni3Zr , Co3W , NiPd3 , FeNi3 , Ir 3 Mn, IrMn, MnPt, MnNi 3 , Ir 3 Re, MnRh, Pd 3 V, MnPt 3 , Rh 3 V and Rh 3 Ti are selected.
  • the catalyst selected by the catalyst selection method is an NH 3 synthesis catalyst with a high NH 3 synthesis rate and excellent NH 3 production efficiency is determined by, for example, the energy of the catalyst selected by the catalyst selection method. This can be determined by comparing the energy of the catalyst and the energy of the catalyst selected by quantum chemical calculations commonly used in the past, and verifying the discrepancy.
  • FIG. 17 shows the correlation between the energy of the intermediate or transition state described above and the energy calculated by the catalyst selection method according to the present embodiment.
  • DFT calculation is a conventional quantum chemical calculation method commonly used.
  • the reference catalyst required when creating an activity map is, for example, an elemental metal such as Co, Rh, Ru, Cu, Fe, Re, or Pt.
  • the machine learning potential 30 can reproduce substantially the same calculation results as those obtained by DFT calculation. Therefore, it can be said that by using the catalyst selection method, the energies of intermediates and transition states on various catalysts can be predicted with high accuracy.
  • FIG. 18 also shows a catalyst activity map created using the catalyst selection method.
  • the catalyst activity maps shown in FIGS. 18(a) and 18(b) were created using a calculation temperature of 400° C. and a pressure of 100 bar.
  • the activity map of the catalyst selected using the catalyst selection method (see Figure 18(b)) is different from the activity map of the catalyst created using DFT calculation (see Figure 18(a)). They show almost the same tendency. Therefore, an activation map created using the energy calculated by the machine learning potential 30 can reproduce an activation map that is substantially the same as an activation map created using the energy calculated by DFT calculation.
  • the above 30 types of alloys were selected as NH 3 synthesis catalysts with high NH 3 production efficiency using the catalyst selection method, as shown in the catalyst activity map created using the catalyst selection method, as shown in Figure 19. It can be determined that the NH 3 synthesis catalyst has a high NH 3 synthesis rate and is excellent in NH 3 production efficiency.
  • the pure metals plotted in the activity map of FIG. 19 are commonly used catalysts, and the 30 types of alloys mentioned above have a higher NH 3 synthesis rate than the pure metals that are generally used as catalysts. It can be judged that high NH 3 production efficiency is exhibited. Note that the activity map in FIG. 19 was created with the temperature at the time of calculation being 400° C. and the pressure being 100 bar, similarly to FIG. 18.
  • the catalyst selected by the catalyst selection method is an NH 3 synthesis catalyst with good NH 3 production efficiency.
  • the catalyst selection method includes a first calculation step (step S14), a first plotting step (step S15), and a first plotting step (step S15) depending on the number of candidate substances prepared in the preparation step (step S13).
  • the first screening step (step S16), the second calculation step (step S17), the second plotting step (step S18), and the second screening step (step S19) may be omitted. That is, in the catalyst selection method, the candidate substances may be narrowed down by omitting calculations with all candidate substances fixed or calculations with the surface of the candidate substances relaxed.
  • the catalyst selection method calculates the first energies of the plurality of candidate substances prepared in the preparation step (step S13) in the first calculation step (step S14), and in the first screening step (step S16), Primary screening candidate substances are narrowed down from the candidate substances plotted on the first plotted map created in the first plotting step (step S15). Then, the catalyst selection method is to calculate the second energy of the primary screening candidate substance selected in the second calculation step (step S17), and then perform the secondary plotting step (step S18) in the second screening step (step S16). A secondary screening candidate substance is selected from among the primary screening candidate substances plotted on the second plotted map created in .
  • the catalyst selection method in the first step, in the catalyst selection method, with all candidate substances fixed, descriptors regarding catalytic reactions using candidate substances are calculated in a short time with low accuracy, and an activity map is created.
  • the primary screening candidate substances are narrowed down from the plotted candidate substances.
  • descriptors regarding the catalytic reaction using the narrowed down primary screening candidate substances are recalculated with high accuracy while the surface of the primary screening candidate substances is relaxed.
  • the primary screening candidate substances are further narrowed down based on the calculated more accurate descriptor of the primary screening candidate substance, and the secondary screening candidate substances are selected.
  • the catalyst selection method can quickly and accurately select an effective catalyst from candidate substances, so it is suitable for the catalytic reaction that synthesizes the target product (NH 3 ) from the raw materials (H 2 and N 2 ).
  • NH 3 synthesis catalyst can be efficiently selected.
  • the method for producing the NH 3 synthesis catalyst according to the present embodiment is not particularly limited, and can be appropriately selected depending on the types of components contained in the NH 3 synthesis catalyst.
  • An example of a method for producing an NH 3 synthesis catalyst is shown in FIG. 20.
  • the method for producing an NH 3 synthesis catalyst may include a selection step of selecting a catalyst (step S31) and a preparation step of preparing the catalyst (step S32).
  • step S31 a catalyst is selected using the catalyst selection method described above.
  • the preparation step (step S32) prepares the catalyst selected in the selection step (step S31).
  • the method for preparing the catalyst is not particularly limited, and a general method for preparing the catalyst may be used depending on the type of catalyst selected.
  • the selected catalysts are based on, for example, the inorganic materials database "AtomWork” and the substances/materials database “AtomWork-Adv” provided by the National Institute for Materials Science (NIMS). You can make adjustments by searching and referring to documents disclosed in publicly available databases such as ⁇ .
  • the method for producing an NH 3 synthesis catalyst allows the catalyst selected by the above catalyst selection method to be adjusted, it is possible to appropriately produce an NH 3 synthesis catalyst that can efficiently synthesize NH 3 .
  • NH 3 is synthesized by bringing a gas containing hydrogen and nitrogen into contact with the NH 3 synthesis catalyst according to the present embodiment described above.
  • the method for synthesizing NH 3 according to this embodiment is not particularly limited except that the NH 3 synthesis catalyst according to this embodiment described above is used as a catalyst, and for example, a general method for synthesizing NH 3 using a catalyst. may be used.
  • the reaction of synthesizing ammonia from hydrogen and nitrogen theoretically, 2 mol of ammonia can be obtained by reacting 1 mol of nitrogen with 3 mol of hydrogen (N 2 +3H 2 ⁇ 2NH 3 ). Therefore, it is preferable to use a gas containing hydrogen and nitrogen in which the molar ratio of hydrogen to nitrogen (H 2 /N 2 ) is 0.5/1 to 3/1.
  • the gas containing hydrogen and nitrogen may further contain an inert gas such as argon as a carrier gas in addition to hydrogen gas and nitrogen gas, but from the viewpoint of increasing the amount of NH 3 produced, Preferably, it consists of only hydrogen gas and nitrogen gas.
  • the method of bringing a gas containing hydrogen and nitrogen into contact with the NH 3 synthesis catalyst according to the present embodiment is not particularly limited, and any general method capable of bringing a gas into contact with the catalyst can be adopted as appropriate.
  • a method of bringing such a NH 3 synthesis catalyst into contact with a gas containing hydrogen and nitrogen for example, after filling a sealable reaction vessel with an NH 3 synthesis catalyst, the atmospheric gas in the reaction vessel is brought into contact with hydrogen.
  • a method in which a gas containing hydrogen and nitrogen is brought into contact with the NH 3 synthesis catalyst by circulating a gas containing hydrogen can be used as appropriate.
  • the reaction temperature should be 300°C to 500°C because the higher the temperature, the lower the equilibrium concentration. It can be set to °C.
  • the pressure conditions for carrying out such a reaction are not particularly limited, and may be set to 0.1 MPa to 10 MPa in order to further reduce the energy required for the synthesis of NH 3 .
  • NH 3 can be synthesized more efficiently.
  • the NH 3 synthesis rate was determined by preparing a catalyst and performing calculations corresponding to the catalytic reaction when NH 3 was synthesized from nitrogen and hydrogen by the reaction of the catalyst.
  • the NH 3 synthesis rate is actually calculated by preparing a catalyst and measuring the amount of NH 3 synthesized from nitrogen and hydrogen through the catalytic reaction of the adjusted catalyst. be done.
  • MATLANTIS registered trademark
  • NNP neural network potential
  • the candidate catalyst and reference catalyst used as catalysts, and the temperature and pressure at the time of calculation are as follows.
  • Reference catalyst Ru, Re, Pt ⁇ Temperature: 523K ⁇ Pressure: 0.8 bar
  • the catalyst is an alloy composed of a plurality of elements
  • the catalyst must be alloyed with each metal without agglomeration and separation at a desired composition. Whether or not alloying occurs when a plurality of elements are mixed can be evaluated based on the stability of the catalyst structure. Therefore, it can be said that the preparation of the catalyst in the experiment roughly corresponds to the structural stability of the catalyst (alloy). Therefore, the structural stability of the catalyst was calculated using a cluster model, which corresponds to the preparation of the catalyst.
  • a cluster structure consisting of two types of elements (elements 1 and 2) and 55 atoms was prepared, and a genetic algorithm was used to search for the position of the most stable element in each alloy composition.
  • Each cluster structure underwent structural optimization every time a new structure was generated.
  • the stability of the cluster structure consisting of elements 1 and 2 was evaluated using excess energy E exc .
  • Excess energy E exc was determined from the following formula (11). The excess energy E exc indicates how stable the alloy cluster structure is compared to when elements 1 and 2 are not mixed.
  • E exc (E cluster -n Metal1 ⁇ E Metal1 -n Metal2 ⁇ E Metal2 )/55 (11)
  • E cluster is the energy of the alloy cluster
  • n Metal1 is the number of atoms of element 1 in the cluster
  • E Metal1 is the energy of the cluster structure when composed of 1 single atom
  • n Metal2 is the energy of element 2 in the cluster.
  • the number of atoms, E Metal2 represents the energy of the cluster structure when it is composed of 2 single atoms.
  • the catalyst is a CrRh alloy, as shown in FIG. 21, when the composition ratio of Cr and Rh is 1:3, that is, the number of Cr elements is 13 and the number of Rh elements is 42, The excess energy E exc of the stable structure was a negative value, confirming that the CrRh alloy was stabilized (alloyed). At this time, the diameter of the CrRh alloy was about 1.09 nm.
  • the catalyst is an IrMn alloy, as shown in FIG. 22, when the composition ratio of Ir and Mn is 1:1, that is, the number of Ir elements is 27 and the number of Mn elements is 28, the maximum The excess energy E exc of the stable structure was a negative value, and it was confirmed that the IrMn alloy was stabilized (alloyed). At this time, the diameter of the IrMn alloy was about 1.03 nm.
  • the catalytic reactions approximately correspond to the results of reaction rate simulations (Microkinetics) obtained from all elementary reactions for the catalytic NH 3 synthesis. Therefore, in order to obtain results corresponding to the catalytic reaction, Microkinetics was performed and the NH 3 synthesis rate of the catalyst was calculated. Microkinetics consists of enumerating elementary reactions, calculating the energy of elementary reactions, and calculating reaction rates.
  • E reference E slab+ads -E slab -(xE N +yE H )...(12)
  • E slab + ads is the energy of the structure where molecules are adsorbed on the surface
  • E slab is the energy of the slab structure
  • E N is the energy of the element based on gaseous N 2
  • E H is the energy of the element based on gaseous H 2 .
  • energy of the element x is the number of N in the adsorbed molecule
  • y is the number of H in the adsorbed molecule.
  • Table 2 shows the calculation results of the NH3 synthesis rate synthesized by the candidate catalyst and the reference catalyst.
  • the relationship between the adsorption energy ( EN ) between the catalyst and the nitrogen intermediate (N * ) of the candidate catalyst and the reference catalyst and the calculation results of the NH3 synthesis rate synthesized by the candidate catalyst and the reference catalyst is shown in the figure. 23.
  • FIG. 24 shows experimental results of the adsorption energy (E N ) between the catalyst and the nitrogen intermediate (N * ) and the synthesis rate of NH 3 for the reference catalyst. Note that Figure 24 is based on Andrew J. Medford et al.
  • the NH 3 synthesis rate was higher in the order of Ru, Re, and Pt, and the NH 3 synthesis rate when using the reference catalyst was calculated based on the experimental results. The results showed an equivalent relationship.
  • the NH 3 synthesis rate is highest for Pd 3 V among Pd 3 V, CrRh 3 , Co 3 Rh, IrMn, and IrSc ; , Co 3 Rh, IrMn, and IrSc. Therefore , when candidate catalysts are actually used, the NH 3 synthesis rate is the highest for Pd 3 V , CrRh 3 , Co 3 Rh, IrMn, and IrSc ; , IrMn, and IrSc.
  • Catalyst FePd 3 , MnTc 3 , IrY, CrPd 3 , MnPd 3 , RhY, Co 3 Pt, CrPt 3 , FeRh 3 , Ni 3 Ti, Ir 3 V, Pt 3 Ti, Pd 3 Ti, Ni 3 Zr, Co 3 W, NiPd 3 , FeNi 3 , Ir 3 Mn, MnPt, MnNi 3 , Ir 3 Re, MnRh, MnPt 3 , Rh 3 V and Rh 3 Ti).
  • the above 25 types of catalysts are compared to the above 5 types of catalysts (Pd 3 V, CrRh 3 , Co 3 ) calculated as candidate catalysts. Rh, IrMn, IrSc), this catalyst is selected by the catalyst selection method described above. Therefore, it can be said that the above 25 types of catalysts also increase the NH 3 synthesis rate similarly to the above 5 types of catalysts.
  • Catalyst Selection System 10 Catalyst Selection Device 11 Descriptor Selection Unit 12 Map Creation Unit 13 Preparation Unit 14 First Calculation Unit 15 First Plot Unit 16 First Screening Unit 17 Second Calculation Unit 18 Second Plot Unit 19 Second Screening unit 21 Narrowing unit 22 Output unit 20 Storage unit 30 Machine learning potential 141, 171 First structure optimization unit 142, 172 Second structure optimization unit 143 First transition state energy acquisition unit 173 Second transition state energy acquisition Department

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Abstract

本発明に係るアンモニア合成触媒は、ＩｒＳｃ、ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、ＣｒＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉｒ３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｃо３Ｒｈ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＩｒＭｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、Ｐｄ３Ｖ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉからなる群から選択された１種以上の成分を含む。

Description

アンモニア合成触媒及びアンモニアの合成方法
　本発明は、アンモニア合成触媒及びアンモニアの合成方法に関する。
　近年、水素エネルギーのエネルギーキャリア等の用途に応用することが可能な成分としてアンモニア（ＮＨ３）が注目されている。このようなアンモニアを合成する方法として、触媒として鉄系触媒を用いたハーバー・ボッシュ（ＨＢ）法が工業的に利用されている。近年では、ＨＢ法よりも穏やかな条件でアンモニアを合成することを目的として、様々な種類のアンモニア合成触媒の研究が進められている。
　例えば、酸化プラセオジム担体にルテニウムを層状に担持したアンモニア合成触媒が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
日本国特開２０１６－１５５１２３号公報
　ＮＨ３をＨＢ法を用いて合成する際、ＮＨ３の合成は高温及び高圧の条件下で行われるため、ＮＨ３の合成の際に生じるＣＯ２排出量の低減及びエネルギー効率の向上を図る観点から、ＮＨ３をより効率的に合成することが可能なＮＨ３合成触媒が求められている。
　本発明の一態様は、ＮＨ３をより効率よく合成することを可能とするアンモニア合成触媒を提供することを目的とする。
　本発明の一態様は、
　ＩｒＳｃ、ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、ＣｒＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉｒ３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｃо３Ｒｈ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＩｒＭｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、Ｐｄ３Ｖ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉからなる群から選択された１種以上の成分を含むアンモニア合成触媒である。
　本発明の一態様は、ＮＨ３をより効率よく合成することを可能とする。
触媒の選択方法が適用される触媒の選択システムの構成を示す図である。 データテーブルの一例を示す図である。 触媒を用いたＮＨ３合成の各素反応におけるエネルギーの大きさの関係の一例を示す図である。 触媒の選択装置の構成を示す機能ブロック図である。 活性マップの一例を示す図である。 触媒が鉄である場合の界面とＮＨ３合成速度との関係の一例を示す図である。 第１算出部の構成の一例を示す機能ブロック図である。 データテーブルの候補物質を並び替える時の説明図である。 第２算出部の構成の一例を示す機能ブロック図である。 触媒の選択装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 触媒の選択方法を示すフローチャートである。 窒素の中間体と触媒との吸着エネルギーと、触媒での窒素の中間体の遷移状態の解離活性化エネルギーとの関係を示す活性マップの一例を示す図である。 第１エネルギー算出工程の一例を示すフローチャートである。 候補物質の記述子をプロットした結果の一例を示す図である。 第２エネルギー算出工程の一例を示すフローチャートである。 ３０種類の２次スクリーニング候補物質をプロットした活性マップの一例を示す図である。 基準触媒上での中間体又は遷移状態のエネルギーをＤＦＴ計算により算出したエネルギーと、横軸と同じ基準触媒上での中間体又は遷移状態のエネルギーを触媒の選択方法により算出したエネルギーとの相関を示す図である。 触媒の選択方法により選択された触媒と、ＤＦＴ計算を用いて作成した触媒の活性マップを比較した図である。 触媒の選択方法により選択された３０種類の合金を触媒の選択方法を用いて作成した活性マップにプロットした状態の一例を示す図である。 触媒の製造方法の一例を示すフローチャートである。 ＣｒＲｈ合金の２３１０種類の構造の、Ｒｈの比率と、エネルギーとの関係をプロットした図である。 ＩｒＭｎ合金の２３１０種類の構造の、Ｍｎの比率と、エネルギーとの関係をプロットした図である。 候補触媒及び参照触媒の、触媒と窒素の中間体（Ｎ＊）との吸着エネルギー（ＥＮ）と、候補触媒及び参照触媒により合成されるＮＨ３合成速度の計算結果との関係を示す図である。 参照触媒の、触媒と窒素の中間体（Ｎ＊）との吸着エネルギー（ＥＮ）と、合成されるＮＨ３合成速度との実験結果を示す図である。
　以下、本発明の実施形態について、詳細に説明する。なお、説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては同一の符号を付して、重複する説明は省略する。また、本明細書において数値範囲を示す「～」は、別段の断わりがない限り、その前後に記載された数値を下限値及び上限値として含むことを意味する。
＜ＮＨ３合成触媒＞
　本発明の実施形態に係るＮＨ３合成触媒について説明する。本実施形態に係るＮＨ３合成触媒は、ＩｒＳｃ、ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、ＣｒＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉr３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｃо３Ｒｈ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＩｒＭｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、Ｐｄ３Ｖ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉの少なくとも１つ以上の成分を含む。これらの成分は、１種単独で含んでもよいし、２種以上を含んでもよい。
　本実施形態に係るＮＨ３合成触媒は、ＩｒＳｃ、ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、ＣｒＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉｒ３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｃо３Ｒｈ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＩｒＭｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、Ｐｄ３Ｖ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉの何れか１種の成分からなることが好ましい。
　本実施形態に係るＮＨ３合成触媒は、後述する、触媒の選択システム及び触媒の選択方法により選択したものである。上記触媒の選択システム等においては、ＮＨ３合成の素反応を解析して選択した記述子を用いているため、効率的かつ精度良く活性化エネルギーを下げる触媒を選択できる。このため、上記触媒の選択システム等により選択された触媒をＮＨ３合成に用いることで、ＮＨ３合成時の必要なエネルギーを下げることができるため、ＮＨ３を効率よく合成することができる。
　ＮＨ３は、水素キャリアの有力候補の一つとして注目されている。ＮＨ３は、一般に、ＨＢ法を用いて合成されるが、高温高圧で行うため、ＣＯ２排出量の削減、エネルギー効率の観点から、ＮＨ３を高効率で製造する上で、効率良くＮＨ３を合成できるＮＨ３合成触媒を使用することは重要である。本実施形態に係るＮＨ３合成触媒は、ＮＨ３を効率良く合成できるため、ＮＨ３の製造の向上を図ることができる。
＜触媒の選択システム＞
　図１は、触媒の選択方法が適用される触媒の選択システムの構成を示す図である。図１に示すように、触媒の選択システム１は、触媒の選択装置１０と、記憶部２０と、機械学習ポテンシャル３０とを有している。触媒の選択システム１では、触媒の選択装置１０、記憶部２０及び機械学習ポテンシャル３０は、通信ネットワーク４０を介して接続され、触媒の選択装置１０、記憶部２０及び機械学習ポテンシャル３０への入力値と、触媒の選択装置１０、記憶部２０及び機械学習ポテンシャル３０の出力値は、通信ネットワーク４０を介して送信されてよい。記憶部２０及び機械学習ポテンシャル３０の少なくとも一方は、クラウド上に格納されてもよい。
　なお、本実施形態では、触媒の選択装置１０、記憶部２０及び機械学習ポテンシャル３０は、通信ネットワーク４０を介して接続されているが、有線で接続されてもよい。また、触媒の選択システム１は、各構成を装置内に備えた、ＰＣ（Personal Computer）等の単独の装置としてもよい。
　触媒の選択装置１０は、機械学習ポテンシャル３０を用いて、原料であるＨ２及びＮ２から目的生成物であるＮＨ３を合成する触媒反応のためのＮＨ３合成触媒の候補を選択する。なお、触媒の選択装置１０の詳細については後述する。
　記憶部２０は、触媒及び吸着物質等の情報、機械学習ポテンシャル３０を用いて最適化した触媒及び吸着物質の構造及びエネルギーと、スケーリングラインに対する乖離等を含むデータテーブルを記憶している。
　データテーブルの一例を図２に示す。図２に示すように、データテーブルには、触媒及び吸着物質等の情報と、機械学習ポテンシャル３０を用いて最適化した触媒及び吸着物質の構造及びエネルギーと、スケーリングラインに対する乖離等に関する情報が記録される。
　スケーリングラインに対する乖離は、同一触媒組成、同一結晶面において、機械学習ポテンシャル３０を用いて最適化したエネルギーの座標（Ｎ＊の吸着エネルギーと、Ｎ－Ｎ＊の解離活性化エネルギーとの座標）と、Ｎ＊の吸着エネルギーにおけるスケーリングライン上の座標との間の、Ｎ－Ｎ＊の解離活性化エネルギーの差である。そのため、スケーリングラインとの乖離は、Ｎ－Ｎ＊の解離活性化エネルギーについてのみ算出される。
　触媒は、単体の金属等でもよいし、複数の金属を含む合金でもよいし、金属を含む化合物でもよい。
　触媒の情報としては、触媒名（触媒組成）、触媒の結晶面の情報等が挙げられる。
　触媒名としては、例えば、ＣｏＲｈ等が挙げられる。
　触媒の結晶面としては、例えば、［００１］、［１１１］、［２１１］等が挙げられる。
　吸着物質は、目的生成物の生成に用いられる成分であり、窒素（Ｎ２）、水素（Ｈ２）である。
　吸着物質の情報としては、吸着物質名等が挙げられる。
　吸着物質名としては、吸着物質なし、Ｎ＊、Ｎ－Ｎ＊等が挙げられる。
　最適化した触媒及び吸着物質の構造としては、物質の中間体構造、遷移状態構造等が挙げられる。
　最適化した触媒及び吸着物質のエネルギーは、触媒反応のエネルギー等がある。触媒反応のエネルギーとしては、触媒反応において原料であるＨ２及びＮ２から目的生成物であるＮＨ３を合成する過程における複数の素反応に登場する反応成分のエネルギー等が挙げられる。反応成分は、原料、原料の中間体及び中間体の遷移状態等である。触媒において原料から目的生成物を合成する過程における素反応で生じる原料の中間体の遷移状態と触媒との解離活性化エネルギー、中間体と触媒との吸着エネルギー等が挙げられる。
　ＮＨ３合成の素反応は、例えば、下記の式（Ｉ）～（ＶＩＩ）を含む。なお、式中、「＊」は、原料に含まれる元素、分子等の反応成分が吸着する触媒の表面の空の吸着サイトを意味する。式（Ｉ）～（ＶＩＩ）において、原料は、Ｎ２、Ｈ２であり、原料の中間体は、Ｎ２ ＊、Ｈ＊、ＮＨ＊、ＮＨ２ ＊、ＮＨ3 ＊であり、中間体の遷移状態は、Ｎ－Ｎ＊、Ｎ－Ｈ＊、ＮＨ－Ｈ＊、ＮＨ２－Ｈ＊である。
Ｎ２（ｇ）＋＊→Ｎ２ ＊　・・・（Ｉ）
Ｈ２（ｇ）＋２＊→２Ｈ＊　・・・（ＩＩ）
Ｎ２ ＊＋＊→Ｎ－Ｎ＊＋＊→２Ｎ＊　・・・（ＩＩＩ）
Ｎ＊＋Ｈ＊→Ｎ－Ｈ＊＋＊→ＮＨ＊＋＊　・・・（ＩＶ）
ＮＨ＊＋Ｈ＊→ＮＨ－Ｈ＊＋＊ ｈ→ＮＨ２ ＊＋＊　・・・（Ｖ）
ＮＨ２ ＊＋Ｈ＊→ＮＨ２－Ｈ＊＋＊→ＮＨ３ ＊＋＊　・・・（ＶＩ）
ＮＨ３ ＊⇔ＮＨ３（ｇ）＊　・・・（ＶＩＩ）
　これらの式における触媒を用いたＮＨ３合成の各素反応におけるエネルギーの大きさの関係の一例を図３に示す。図３に示すように、原料であるＨ２及びＮ２から目的生成物であるＮＨ３が合成される過程において、上記式（Ｉ）～（ＶＩＩ）のうち、式（ＩＩＩ）における、触媒での窒素の中間体の遷移状態であるＮ－Ｎ＊の解離活性化エネルギー（ＥＮ－Ｎ）が最も大きく、窒素の中間体であるＮ＊と触媒との吸着エネルギー（ＥＮ）が略一定になっており最も安定している。上記の各式の中でも、触媒でのＮ－Ｎ＊の解離活性化エネルギー（ＥＮ－Ｎ）とＮ＊と触媒との吸着エネルギー（ＥＮ）とが、ＮＨ３の合成に大きく影響するため、記述子として好適に用いることができる。
　機械学習ポテンシャル３０は、原子の構造に関する情報からエネルギーを出力する、機械学習手法を用いた原子間ポテンシャルが適用される。機械学習ポテンシャルとしては、例えば、ニューラルネットワークポテンシャル（ＮＮＰ：Neural Network Potential）、ガウス近似ポテンシャル（ＧＡＰ：Gaussian Approximation Potential）、ペクトル隣接解析ポテンシャル（ＳＮＡＰ：Spectral Neighbor Analysis Potential）、モーメントテンソルポテンシャル（ＭＴＰ：Moment Tensor Potential）等が挙げられる。これらの中でも、機械学習ポテンシャルとしては、ニューラルネットワークの持つ高い柔軟性の点から、ＮＮＰが好ましい。ＮＮＰとしては、ＭＡＴＬＡＮＴＩＳ（登録商標）を使用してもよい。
［触媒の選択装置］
　図４は、触媒の選択装置１０の構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、触媒の選択装置１０は、記述子選択部１１、マップ作成部１２、準備部１３、第１算出部１４、第１プロット部１５、第１スクリーニング部１６、第２算出部１７、第２プロット部１８、第２スクリーニング部１９、絞り込み部２１及び出力部２２を有する。
　記述子選択部１１は、上記式（Ｉ）～（ＶＩＩ）のような触媒反応の素反応に含まれる中間体構造又は遷移状態構造のエネルギーを記述子として選択する。
　マップ作成部１２は、記述子と触媒反応の反応性について表したマップ（活性マップ）を作成する。なお、活性マップに代えて、記述子と触媒反応の選択性について表したマップを作成してもよい。
　また、活性マップでは、記述子と触媒の反応性（選択性）の関係性が明らかとなることから、記述子を入力すると触媒の反応性（選択性）を予測するモデルとみなし、直接、記述子から触媒の反応性を予測してもよい。活性マップをモデルとみなすことにより、第１算出部１４及び第２算出部１７において求めた記述子から直接触媒の反応性を予測し、データテーブル（図８参照）を用いて反応性に応じて候補物質をスクリーニングしてもよい。この場合、触媒の選択装置１０は、第１プロット部１５及び第２プロット部１８を備えなくてもよい。
　活性マップの一例を図５に示す。図５は、ＮＨ３合成における反応成分の素反応（上記の式（Ｉ）～（ＶＩＩ）参照）のうちの２つの記述子と、ＮＨ３の合成速度（ＮＨ３合成速度）との関係を表す。なお、図５中のＮＨ３合成速度は、合成されるＮＨ３の収率を表す。図５に示す活性マップで用いる２つの記述子を記述子１及び２とする。上述の通り、上記式（Ｉ）～（ＶＩＩ）のうち、触媒での窒素の中間体の遷移状態（Ｎ－Ｎ＊）の解離活性化エネルギー（ＥＮ－Ｎ）と窒素の中間体（Ｎ＊）と触媒との吸着エネルギー（ＥＮ）とが、ＮＨ３の合成に大きく影響する。このため、記述子１及び２は、Ｎ＊と触媒との吸着エネルギー（ＥＮ）と、触媒でのＮ－Ｎ＊の解離活性化エネルギー（ＥＮ－Ｎ）とを用いることが好ましい。
　活性マップは、例えば、記述子を用いたＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓにより作成できる。本実施形態では、触媒がＮＨ３合成触媒であり、ＮＨ３合成反応を生じさせる場合であるため、記述子としては、上述の通り、上記のＮＨ３合成における反応成分の素反応（上記の式（Ｉ）～（ＶＩＩ）参照）の式中の、Ｎ＊とＮ－Ｎ＊のエネルギーを用いることが好ましい。Ｎ＊とＮ－Ｎ＊のエネルギーを記述子とすると、触媒の反応速度の大きさに基づいて複数の触媒間に直線関係があるように現すことができるため、反応速度の大きさに基づいて活性が高い領域を視覚的に簡易に把握できるマップが得られる。活性マップに現される直線は、後述するように、触媒の反応速度の閾値となるスケーリングライン（図５参照）として用いることができる。
　ここで、記述子を用いたＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓを説明するに当たり、一般的なＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓを説明する。一般的なＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓは、以下の通り、素反応列挙、エネルギー計算及び反応速度計算からなる。
１．素反応列挙： 
　ＮＨ３合成に関する素反応を全て書き出す。
２．エネルギー計算： 
　特定の触媒の表面（例えば、触媒の（１１１）面）で、書き出した素反応に含まれる全ての中間体及び遷移状態のエネルギーを機械学習ポテンシャル３０で計算する。
３．反応速度計算： 
　求めたエネルギーを反応速度式に変換し、連立常微分方程式を解くことで、上述の「１．素反応列挙」で求めた各素反応の反応速度を得る。そして、ＮＨ３合成に関する素反応の（ＶＩＩ）式の「ＮＨ３ ＊⇔ＮＨ３（ｇ）＊」の速度を出力して、触媒の表面（例えば、触媒の（１１１）面）におけるＮＨ３合成速度を得る。
　次に、記述子を用いたＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓを説明する。記述子を用いたＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓの実行手順は、以下の通りである。
１．準備：
１－１．ＮＨ３合成に関する全ての素反応を記述する。
１－２．ＮＨ３合成に関する素反応において生じる、全ての中間体と遷移状態を算出する。例えば、いくつかの基準触媒に関して、全ての中間体と遷移状態を算出する。即ち、これらの基準触媒を用いた時に生じる、全ての中間体と遷移状態を計算する。そして、全ての中間体と遷移状態の中から、記述子に用いる２つの反応成分（例えば、中間体又は遷移状態）だけを選んで、２つの記述子（例えば、Ｎ＊の吸着エネルギー、Ｎ－Ｎ＊の解離活性化エネルギー）を計算する。その他のパラメータ（例えば、中間体のエネルギー、遷移状態のエネルギー）は、記述子からの線形回帰で取得する。
２．活性マップ作成：
　２つの記述子の値を定めると、書き出した全ての素反応に含まれる全ての中間体及び遷移状態のエネルギーを線形回帰から得ることができ、上記の、一般的なＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓの「３．反応速度計算：」で説明したＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓによりＮＨ３合成速度を得ることができる。任意の範囲で２つの記述子の値を変えてＮＨ３合成速度をそれぞれ算出することにより、図５に示すような活性マップを得ることができる。
３．新規触媒スクリーニング：
　新しい触媒に対しては、既に、上記の「２．活性マップ作成：」で２つの記述子エネルギーとＮＨ３合成速度の関係性が明らかとなっていることから、２つの記述子（例えば、Ｎ＊の吸着エネルギー、Ｎ－Ｎ＊の解離活性化エネルギー）だけを計算することで、その触媒の合成速度を知ることができる。
　一般的なＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓを行うためには、上述の通り、素反応に含まれる全ての中間体及び遷移状態のエネルギーを計算する必要があるため、膨大な数のパラメータを計算する必要がある。これに対し、記述子を用いたＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓを行う際は、事前に基準触媒上で素反応中の全ての中間体及び遷移状態のエネルギーを計算しておくことで、未知の触媒に対しても二つの記述子に相当する計算だけで済む。二つの記述子をＸ軸－Ｙ軸でプロットし、活性マップを作成すると、活性マップから直感的に触媒の反応速度が高い領域（後述する、高活性領域）に属するＮＨ３合成触媒を把握できる。
　なお、記述子は、２つに限定されず、１つ又は３つ以上でもよく、触媒の反応速度に影響のある記述子を用いるのがよい。また、上記の、その他のパラメータの算出には、線形回帰だけでなく、非線形回帰手法等を用いてもよい。
　図４に示すように、準備部１３は、触媒の候補物質を複数種類準備する。
　触媒の候補物質は、ＮＨ３の合成に使用されている材料、ＮＨ３の合成への使用が検討されている材料、ＮＨ３の合成に使用されたことがない材料等でよい。材料は、金属単体でもよいし、複数の金属を含む合金でもよいし、金属の酸化物、窒化物、炭化物等の金属化合物でもよい。候補物質は、一の候補物質の表面の１種類の元素が別の異なる元素に置換された物質を、一の候補物質とは異なる他の候補物質として含んでよい。
　触媒の候補物質の数は、特に限定されず適宜選択可能であり、例えば、数十個、数百個、数千個等でもよい。
　候補物質は、結晶面が異なる表面を複数有する場合、候補物質は、結晶面が異なる表面毎に複数準備してもよい。候補物質の表面に現れる候補物質の結晶面によって、候補物質と元素との反応速度が異なる傾向にある。例えば、触媒が鉄（Ｆｅ）である場合における、鉄の表面の結晶面とＮＨ３合成速度との関係の一例を図６に示す。図６に示すように、触媒が鉄である場合、触媒の表面の結晶面によってＮＨ３合成速度は異なり、結晶面が（１１１）面又は（２１１）面である場合は、他の結晶面の場合よりも、触媒は、高いＮＨ３合成速度を有する。そのため、候補物質の表面は、結晶面毎に複数準備することが好ましい。
　図４に示すように、第１算出部１４は、準備部１３で用意した候補物質を全て固定した状態で、候補物質を用いた触媒反応に関する記述子を算出する。
　本実施形態では、記述子として、候補物質の表面に原料（Ｎ２、Ｈ２）由来の物質を含む反応成分の中間体が吸着する第１中間体エネルギー、及び候補物質の表面に反応成分の中間体の遷移状態が吸着した後、反応成分が２以上の物質に分離する分離素反応における第１遷移状態エネルギーを含む第１エネルギーを算出する。
　なお、全て固定した状態とは、候補物質がＮ２及びＨ２と反応する際に、候補物質の位置や結晶構造が動かないと仮定し、固定された状態を意味する。
　また、第１算出部１４は、第１中間体エネルギー又は第１遷移状態エネルギーのみを第１エネルギーとして算出してもよい。
　第１算出部１４は、機械学習ポテンシャル３０を用いて、記述子を算出することが好ましい。第１算出部１４は、機械学習ポテンシャル３０を用いることで、密度汎関数理論（ＤＦＴ）に基づく第一原理計算（ＤＦＴ計算）等を用いた場合と比較して記述子の算出時間を短縮できる。
　第１算出部１４は、記述子の算出を１回の計算で決めてもよいし、複数回（例えば、１０回）の計算で決めてもよい。複数回計算する場合は、複数回の計算値の平均値を用いてもよいし、複数の計算値の最大値又は最小値でもよい。
　記述子が第１中間体エネルギーである場合、第１算出部１４は、候補物質を全て固定した状態で、素反応に含まれる候補物質の表面における原料由来の物質を含む反応成分の吸着位置を変化させ、候補物質と反応成分とを含む中間構造体について、構造の最適化を行うことが好ましい。これにより、第１算出部１４は、安定な構造を有する中間構造体を選択できる。
　なお、最適化とは、所定の構造の際のエネルギーが最も低くなるような最適値を求めることをいう。なお、以下の最適化も同様の意味である。
　第１算出部１４は、候補物質に対する反応成分の吸着位置が最適であり、かつ候補物質と反応成分の中間体との第１中間体エネルギーが最も安定した構造を抽出することが好ましい。これにより、第１算出部１４は、低精度であるが短時間で反応成分の中間体の第１中間体エネルギーを取得できる。
　また、第１算出部１４は、図７に示すように、第１構造最適化部１４１、第２構造最適化部１４２及び第１遷移状態エネルギーの取得部１４３を有することが好ましい。これにより、第１算出部１４は、記述子が中間体の遷移状態の遷移状態エネルギーである場合に、低精度であるが短時間で第１遷移状態エネルギーを取得できる。
　第１構造最適化部１４１は、１分子から２分子になる分離素反応に含まれる候補物質の表面における反応成分の候補物質と反応成分とを含む中間構造体について構造の最適化を行い、第１最適化構造を算出する。即ち、第１構造最適化部１４１は、１分子から２分子になる分離素反応において、候補物質の構造を全て固定した状態で、候補物質と反応成分とを含む中間構造体について構造の最適化を行い、第１最適化構造を算出する。
　第２構造最適化部１４２は、反応成分の候補物質と反応成分とを含む２以上の物質に分離した際の構造の最適化を行い、第２最適化構造を算出する。
　第１遷移状態エネルギーの取得部１４３は、第１構造最適化部１４１で得られた第１最適化構造と第２構造最適化部１４２で得られた第２最適化構造とから遷移状態エネルギーである第１遷移状態エネルギーを算出する。
　例えば、ＡＢ＊は、候補物質に吸着している状態の分子であり、Ａ－Ｂ＊は、ＡＢ＊からＡ＊とＢ＊とに分離する過程におけるＡＢ＊の遷移状態の分子であり、Ａ＊は、Ａ分子の中間体であり、Ｂ＊は、Ｂ分子の中間体であるとして、１分子のＡＢ＊がＡ＊及びＢ＊の２分子になる反応が、以下の反応式（１）のように進行するとする。
ＡＢ＊→Ａ－Ｂ＊→Ａ＊＋Ｂ＊　・・・（１）
　上記式（１）のように、ＡＢ＊が１分子から２分子になる分離素反応が生じる場合には、第１構造最適化部１４１は、候補物質の構造を全て固定した状態で、ＡＢ＊を候補物質の表面上に配置し、候補物質とＡＢ＊とを含む中間構造体の構造の最適化を行う。
　第２構造最適化部１４２は、Ａ＊及びＢ＊からなる２分子になるように、構造の最適化を行う。
　第１遷移状態エネルギーの取得部１４３は、ＡＢ＊である１分子と、Ａ＊及びＢ＊からなる２分子を、ＮＥＢ（Nudged Elastic Band）法を用いて、ＡＢ＊である１分子がＡ＊及びＢ＊からなる２分子となる時に要する遷移状態エネルギーを第１遷移状態エネルギーとして算出する。
　図４に示すように、第１プロット部１５は、第１算出部１４で算出した記述子である第１エネルギー（第１中間体エネルギー及び第１遷移状態エネルギーを含むエネルギー）に基づいて候補物質を、マップ作成部１２で表示した活性マップ（図５参照）上にプロットして、第１プロット付きマップを作成する。
　第１スクリーニング部１６は、第１プロット部１５で作成した第１プロット付きマップを基に候補物質をスクリーニングして、１次スクリーニング候補物質を選択する。即ち、第１スクリーニング部１６は、スクリーニング方法として、活性が高い（ＮＨ３合成速度が高い）触媒を含む高活性領域にプロットされた候補物質を１次スクリーニング候補物質として絞る。
　高活性領域は、候補物質をプロットした活性マップ上にスケーリングライン（図５参照）を設けて、そのスケーリングラインに対して所定値以上小さい範囲としてもよい。また、触媒によるＮＨ３の生成エネルギーよりも所定値未満の範囲による候補物質の絞り込みを行ってもよい。ＮＨ３合成速度が所定値以上となる範囲としてもよい。ＮＨ３合成速度の所定値は、好ましくは１０－４［１／ｓ］以上である。
　更に絞り込まれる候補物質の数は、設定される高活性領域の範囲等に応じて適宜選択可能であり、例えば、５個～３０個が好ましく、８個～５５個がより好ましく、１０個～２０個がさらに好ましい。
　なお、活性マップは、上述の通り、記述子を用いたＭｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓにより作成できる。記述子としては、上記のＮＨ３合成における反応成分の素反応（上記の式（Ｉ）～（ＶＩＩ）参照）の式中の、Ｎ＊とＮ－Ｎ＊のエネルギーを用いることで、活性マップには、後述する、Ｃｏ、Ｒｈ、Ｒｕ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｒｅ等の金属単体等の基準触媒に直線関係があるように現すことができる。この直線をスケーリングライン（図５参照）として用いることができる。
　なお、生成エネルギーは、下記式（ｉ）より算出される。生成エネルギーが０未満（生成エネルギー＜０）の場合は、合金が金属単体より安定であることを示す。
生成エネルギー＝ＥＡｌｌｏｙ－ＮＡ×ＥＡ（ｂｕｌｋ）－ＮＢ×ＥＢ（ｂｕｌｋ）　・・・（ｉ）
（式中、ＥＡｌｌｏｙは、合金ＡＢのバルクエネルギーであり、ＥＡ（ｂｕｌｋ）は、金属Ａのバルクエネルギーであり、ＥＢ（ｂｕｌｋ）は、金属Ｂのバルクエネルギーであり、ＮＡは、合金中の金属Ａの原子数であり、ＮＢは、合金中の金属Ｂの原子数である。）
　スケーリングラインに対して所定値以上小さい範囲は、合成する目的生成物、用いる物質の種類等に応じて適宜選択されるが、ＮＨ３合成触媒の場合、例えば、スケーリングラインに対して０．２５ｅＶ以上小さい範囲とすることが好ましい。
　生成エネルギーよりも所定値未満の範囲は、合成する目的生成物、用いる物質の種類等に応じて適宜選択されるが、ＮＨ３合成触媒の場合、例えば、生成エネルギーよりも０．０５ｅＶ／ａｔｏｍ未満の範囲とすることが好ましい。
　絞られる１次スクリーニング候補物質の数は、候補物質の数と、後述する２次スクリーニング候補物質の数等に応じて適宜選択可能であり、例えば、数十種類でよいし、数百種類でよい。
　また、第１スクリーニング部１６は、活性マップ上に候補物質をプロットして１次スクリーニング候補物質を絞る際、図８に示すように、候補物質１、２、３・・・Ｎ（Ｎは１以上の整数）に関する情報のみをリストにしたデータテーブルを用いてもよい。候補物質のみをリストにしたデータテーブル中の候補物質を高活性領域に含まれる順に並べ替えて、高活性領域に含まれる閾値以上にある候補物質を１次スクリーニング候補物質と絞ってよい。第１スクリーニング部１６は、この並び替えたデータテーブルを用いて、第１プロット部１５により活性マップ上に候補物質をプロットして、１次スクリーニング候補物質を絞ってよい。
　図４に示すように、第２算出部１７は、１次スクリーニング候補物質に対して、１次スクリーニング候補物質の表面を緩和した状態で、１次スクリーニング候補物質を用いた触媒反応に関する記述子を算出する。
　本実施形態では、記述子として、第１エネルギーと同様、１次スクリーニング候補物質の表面に記述子に用いられる反応成分（Ｎ２、Ｈ２）の中間体が吸着する第２中間体エネルギーと、１次スクリーニング候補物質の表面に反応成分が吸着した後、反応成分が２以上の物質に分離する分離素反応における第２遷移状態エネルギーを含む第２エネルギーを算出する。
　なお、触媒の表面を緩和した状態とは、触媒が動くようにした状態であり、触媒の表面から数層（例えば、２層程度）動いて構造が変化できる状態として、実際の触媒の動きに近い状態とすることをいう。
　また、第２算出部１７は、第２中間体エネルギー又は第２遷移状態エネルギーのみを第２エネルギーとして算出してもよい。
　第２算出部１７は、第１算出部１４と同様、機械学習ポテンシャル３０を用いて、記述子を算出することが好ましい。第２算出部１７は、機械学習ポテンシャル３０を用いることで、ＤＦＴ計算等を用いた場合と比較して記述子の算出時間を短縮することができる。
　記述子が第２中間体エネルギーである場合、第２算出部１７は、１次スクリーニング候補物質の表面を緩和した状態で、第１算出部１４と同様、素反応に含まれる１次スクリーニング候補物質の表面における原料由来の物質を含む反応成分の吸着位置を変化させ、１次スクリーニング候補物質と反応成分とを含む中間構造体について、構造の最適化を行うことが好ましい。これにより、第２算出部１７は、安定な構造を有する中間構造体を選択できる。
　第２算出部１７は、第１算出部１４と同様、１次スクリーニング候補物質に対する反応成分の吸着構造が正しく、かつ１次スクリーニング候補物質と反応成分の中間体との第２中間体エネルギーが最も安定した構造を抽出することが好ましい。構造の最適化を行うことで、第１構造最適化部１４１において構造の最適化を行う場合と同様に、候補物質に吸着している状態の分子の構造（例えば、ＡＢ＊構造）から変化する場合がある。第２算出部１７は、そのような構造を除外できるため、高精度に反応成分の第２中間体エネルギーを取得できる。
　また、第２算出部１７は、図９に示すように、第１構造最適化部１７１、第２構造最適化部１７２及び第２遷移状態エネルギーの取得部１７３を有することが好ましい。これにより、第２算出部１７は、記述子が中間体の遷移状態の遷移状態エネルギーである場合に、高精度に第２遷移状態エネルギーを取得できる。
　第１構造最適化部１７１は、１分子から２分子になる分離素反応に含まれる１次スクリーニング候補物質の表面における、１次スクリーニング候補物質と反応成分とを含む中間構造体について構造の最適化を行い、第１最適化構造を算出する。即ち、第１構造最適化部１７１は、１分子から２分子になる分離素反応において、１次スクリーニング候補物質の表面を緩和した状態で、１次スクリーニング候補物質と反応成分とを含む中間構造体について構造の最適化を行い、第１最適化構造を算出する。
　第２構造最適化部１７２は、第２構造最適化部１４２と同様に、反応成分について、２以上の物質に分離した際の分離構造の最適化を行い、第２最適化構造を算出する。
　第２遷移状態エネルギーの取得部１７３は、第１遷移状態エネルギーの取得部１４３と同様、第１構造最適化部１７１で得られた第１最適化構造と第２構造最適化部１７２で得られた第２最適化構造とから遷移状態エネルギーである第２遷移状態エネルギーを算出する。
　例えば、上述の通り、ＡＢ＊は、候補物質に吸着している状態の分子であり、Ａ－Ｂ＊は、ＡＢ＊からＡ＊とＢ＊とに分離する過程におけるＡＢ＊の遷移状態の分子であり、Ａ＊は、Ａ分子の中間体であり、Ｂ＊は、Ｂ分子の中間体であるとして、１分子のＡＢ＊がＡ＊及びＢ＊の２分子になる反応が、上記の反応式（１）のように進行するとする。
　上記式（１）のように、ＡＢ＊が１分子から２分子になる分離素反応において、第１構造最適化部１７１は、１次スクリーニング候補物質の表面を緩和した状態で、第１構造最適化部１４１と同様に、ＡＢ＊を１次スクリーニング候補物質の表面上に配置し、１次スクリーニング候補物質とＡＢ＊とを含む中間構造体の構造の最適化を行う。
　第２構造最適化部１７２は、Ａ＊及びＢ＊からなる２分子になるように、分離構造の最適化を行う。
　第２遷移状態エネルギーの取得部１７３は、第１遷移状態エネルギーの取得部１４３と同様に行い、ＡＢ＊である１分子がＡ＊及びＢ＊からなる２分子となる時に要する遷移状態エネルギーを第２遷移状態エネルギーとして算出する。
　図４に示すように、第２プロット部１８は、第２算出部１７で算出した記述子である第２エネルギーに基づいて１次スクリーニング候補物質を、活性マップ（図５参照）上にプロットして第２プロット付きマップを作成する。
　第２スクリーニング部１９は、第２プロット部１８で作成した第２プロット付きマップを基に１次スクリーニング候補物質をスクリーニングして、２次スクリーニング候補物質を選択する。即ち、第２スクリーニング部１９は、スクリーニング方法により、第２プロット付きマップの高活性領域にプロットされた１次スクリーニング候補物質を２次スクリーニング候補物質として選択できる。
　１次スクリーニング候補物質をスクリーニングする方法は、上記の第１スクリーニング部１６において候補物質を１次スクリーニング候補物質に絞る場合と同様であるため、詳細は省略する。
　選択される２次スクリーニング候補物質の数は、１次スクリーニング候補物質の数等に応じて適宜選択可能であり、例えば、数十種類でよいし、数百種類でよい。
　絞り込み部２１は、第２スクリーニング部１９で選択された２次スクリーニング候補物質を、触媒安定性又は触媒コスト等に基づいて絞り込む。
　絞り込まれる２次スクリーニング候補物質の数は、選択される２次スクリーニング候補物質の数等に応じて適宜選択可能であり、例えば、数種類でよいし、数十種類でよい。
　出力部２２は、第２スクリーニング部１９で選択された２次スクリーニング候補物質又は絞り込み部２１で絞り込まれた２次スクリーニング候補物質を、表示等により出力する。
　なお、本実施形態においては、触媒の選択装置１０は、準備部１３での候補物質の数に応じて、第１算出部１４、第１プロット部１５及び第１スクリーニング部１６、又は第２算出部１７、第２プロット部１８及び第２スクリーニング部１９を備えなくてもよい。即ち、触媒の選択装置１０は、候補物質を全て固定した状態での計算、又は候補物質の表面を緩和した状態での計算を省略して、候補物質を絞り込んでもよい。
（触媒の選択装置１０のハードウェア構成）
　次に、触媒の選択装置１０のハードウェア構成の一例について説明する。図１０は、触媒の選択装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。図１０に示すように、触媒の選択装置１０は、情報処理装置（コンピュータ）で構成され、物理的には、演算処理部であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ：プロセッサ）１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１０２及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、入力デバイスである入力装置１０４、出力装置１０５、通信モジュール１０６並びにハードディスク等の補助記憶装置１０７等を含むコンピュータシステムとして構成することができる。これらは、バス１０８で相互に接続されている。なお、出力装置１０５及び補助記憶装置１０７は、外部に設けられていてもよい。
　ＣＰＵ１０１は、触媒の選択装置１０の全体の動作を制御し、各種の情報処理を行う。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３又は補助記憶装置１０７に格納された、例えば後述する触媒の選択方法や触媒の選択プログラムを実行して、触媒の選択を行うことができる。
　ＲＡＭ１０２は、ＣＰＵ１０１のワークエリアとして用いられ、主要な制御パラメータや情報を記憶する不揮発ＲＡＭを含んでもよい。
　ＲＯＭ１０３は、基本入出力プログラム等を記憶する。触媒の選択プログラムはＲＯＭ１０３に保存されてもよい。
　入力装置１０４は、キーボード、マウス、操作ボタン、タッチパネル、表示画面等の入力デバイスであり、使用者に入力された情報を指示信号として受け付け、その指示信号をＣＰＵ１０１に出力する。
　出力装置１０５は、モニタディスプレイ等の表示装置、スピーカー、プリンタ等の印刷装置等である。出力装置１０５では、例えば、モニタディスプレイ等の表示装置に触媒の選択結果等の情報が表示され、入力装置１０４や通信モジュール１０６を介した入力操作に応じて表示する画面が更新される。
　通信モジュール１０６は、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスであり、外部のデータ収録サーバ等からの情報を取り込み、他の電子機器に解析情報を出力する通信インタフェースとして機能する。
　補助記憶装置１０７は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）、及びＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置であり、例えば、触媒の選択装置１０の動作に必要な各種のデータ、ファイル等を格納する。
　触媒の選択装置１０の各機能は、ＲＡＭ１０２等の主記憶装置又は補助記憶装置１０７から所定のコンピュータソフトウェア（触媒の選択プログラムを含む）を読み込ませ、ＣＰＵ１０１により実行することで、ＲＡＭ１０２等の主記憶装置又は及び補助記憶装置１０７等におけるデータの読み出し及び書き込みを行うと共に、入力装置１０４、出力装置１０５及び通信モジュール１０６を動作させることで実現される。
　よって、図４に示す、触媒の選択装置１０の各部は、触媒の選択装置１０を備えたコンピュータにおいて、プロセッサが予め記憶されている所定のコンピュータソフトウェア（触媒の選択プログラムを含む）を実行することで、ソフトウェアおよびハードウェアが協働して実現される。
　触媒の選択プログラムは、例えばコンピュータが備える主記憶装置又は補助記憶装置１０７内に格納させておくことができる。また、触媒の選択プログラムは、インターネット等の通信回線に接続されたコンピュータ上に格納し、触媒の選択プログラムの一部又は全部を通信回線を介してダウンロードさせることで提供してもよい。さらに、触媒の選択プログラムは、通信回線を介して提供又は配布するように構成してもよい。
　触媒の選択プログラムは、その一部又は全部が、ＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭ等の光ディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等、持ち運び可能な記憶媒体に格納された状態から、コンピュータ内に記録（インストールを含む）してもよい。
＜触媒の選択方法＞
　触媒の選択方法について説明する。触媒の選択方法は、上述の触媒の選択システム１を用いて行うことができる。このため、既に説明した事項は説明を一部省略する。
　図１１は、触媒の選択方法を示すフローチャートである。図１１に示すように、触媒の選択方法は、原料であるＨ２及びＮ２から目的生成物であるＮＨ３を生成する触媒反応に用いるＮＨ３合成触媒の選択方法である。
　触媒の選択方法では、記述子選択部１１により、上記式（Ｉ）～（ＶＩＩ）のような触媒反応の素反応に含まれる中間体構造又は遷移状態構造のエネルギーを記述子として選択する（記述子選択工程：ステップＳ１１）。
　触媒反応の記述子としては、候補物質の表面に反応成分が吸着する際の吸着エネルギーと、候補物質の表面に反応成分が吸着した後、反応成分が２以上の物質に分離する分離素反応における遷移状態エネルギーとを用いることが好ましい。候補物質の表面に反応成分が吸着する際の吸着エネルギーとしては、例えば、触媒と窒素の中間体（Ｎ＊）との吸着エネルギー（ＥＮ）が用いられる。候補物質の表面に反応成分が吸着した後、反応成分が２以上の物質に分離する分離素反応における遷移状態エネルギーとしては、触媒での窒素の遷移状態（Ｎ－Ｎ＊）の解離活性化エネルギー（ＥＮ－Ｎ）が用いられる。
　本実施形態では、触媒の選択方法は、ＮＨ３合成反応に含まれる素反応を解析して、ＮＨ３合成に最も影響が大きい素反応に関するエネルギーを記述子として選択して用いているため、ＮＨ３を効率よく合成できる触媒を精度良く選択できる。
　次に、マップ作成部１２により、記述子と触媒反応の反応性について表した活性マップを作成する（活性マップ作成工程：ステップＳ１２）。
　触媒反応の記述子が、触媒と窒素の中間体（Ｎ＊）との吸着エネルギー（ＥＮ）と、触媒での窒素の遷移状態（Ｎ－Ｎ＊）の解離活性化エネルギー（ＥＮ－Ｎ）である場合の活性マップの一例を図１２に示す。
　次に、準備部１３により、触媒の候補物質を、数千種類（例えば、２０００種類）用意する（準備工程：ステップＳ１３）。
　なお、ここでは、用意する候補物質の種類は、数千種類としたが、これに限定されず、適宜任意の数としてよい。
　次に、第１算出部１４により、準備部１３で用意した候補物質を全て固定した状態で、候補物質を用いた触媒反応に関する記述子を算出する（第１算出工程：ステップＳ１４）。
　本実施形態では、上述の通り、記述子として、候補物質の表面に記述子に用いられる原料（Ｎ２、Ｈ２）由来の物質を含む反応成分の中間体が吸着する第１中間体エネルギー、及び候補物質の表面に反応成分の中間体の遷移状態が吸着した後、中間体の遷移状態が２以上の物質に分離する分離素反応における第１遷移状態エネルギーを含む第１エネルギーを算出してよい。
　第１算出工程（ステップＳ１４）は、第１算出部１４により、機械学習ポテンシャル３０を用いて、候補物質の記述子を算出することが好ましい。
　第１エネルギーの算出は、１回の計算で決めてもよいし、複数回（例えば、１０回）の計算で決めてもよい。複数回計算する場合は、複数の計算値の平均値を用いてもよいし、複数の計算値の最大値又は最小値でもよい。
　第１算出工程（ステップＳ１４）は、記述子が第１中間体エネルギーである場合には、第１算出部１４により、候補物質を全て固定した状態で、素反応に含まれる候補物質の表面における原料由来の物質を含む反応成分の吸着位置を変化させ、候補物質と反応成分とを含む中間構造体について、構造の最適化を行うことが好ましい。これにより、安定な構造を有する中間構造体が選択できる。
　そして、第１算出工程（ステップＳ１４）は、第１算出部１４により、候補物質に対する反応成分の吸着構造が正しく、かつ候補物質と反応成分の中間体との第１中間体エネルギーが最も安定した構造を抽出することが好ましい。これにより、候補物質と反応成分の中間体との第１中間体エネルギーが低精度であるが短時間で算出される。
　また、第１算出工程（ステップＳ１４）は、図１３に示すように、第１構造最適化工程（ステップＳ１４１）、第２構造最適化工程（ステップＳ１４２）及び第１遷移状態エネルギーの取得工程（ステップＳ１４３）を含むことが好ましい。これにより、記述子が中間体の遷移状態の第１遷移状態エネルギーが低精度であるが短時間で算出される。
　第１構造最適化工程（ステップＳ１４１）は、第１構造最適化部１４１により、１分子から２分子になる分離素反応に含まれる候補物質の表面における反応成分の候補物質と反応成分とを含む中間構造体について構造の最適化を行い、第１最適化構造を算出する。即ち、第１構造最適化工程（ステップＳ１４１）は、第１構造最適化部１４１により、１分子から２分子になる分離素反応において、候補物質の構造を全て固定した状態で、候補物質と反応成分とを含む中間構造体について構造の最適化を行い、第１最適化構造を算出する。
　第２構造最適化工程（ステップＳ１４２）は、反応成分の候補物質と反応成分とを含む２以上の物質に分離した際の構造の最適化を行い、第２最適化構造を算出する。
　第１遷移状態エネルギーの取得工程（ステップＳ１４３）は、第１構造最適化工程（ステップＳ１４１）で得られた第１最適化構造と第２構造最適化工程（ステップＳ１４２）で得られた第２最適化構造とから遷移状態エネルギーである第１遷移状態エネルギーを算出する。
　例えば、上述の通り、ＡＢ＊は、候補物質に吸着している状態の分子であり、Ａ－Ｂ＊は、ＡＢ＊からＡ＊とＢ＊とに分離する過程におけるＡＢ＊の遷移状態の分子であり、Ａ＊は、Ａ分子の中間体であり、Ｂ＊は、Ｂ分子の中間体であるとして、１分子のＡＢ＊がＡ＊及びＢ＊の２分子になる反応が、上記の反応式（１）のように進行するとする。
　上記式（１）のように、ＡＢ＊が１分子から２分子になる分離素反応が生じる場合には、第１構造最適化工程（ステップＳ１４１）は、第１構造最適化部１４１により、候補物質の構造を全て固定した状態で、ＡＢ＊を候補物質の表面上に配置し、候補物質とＡＢ＊とを含む中間構造体の構造の最適化を行う。
　第２構造最適化工程（ステップＳ１４２）は、Ａ＊及びＢ＊からなる２分子になるように、構造の最適化を行う。
　第１遷移状態エネルギーの取得工程（ステップＳ１４３）は、第１遷移状態エネルギーの取得部１４３により、ＡＢ＊である１分子と、Ａ＊及びＢ＊からなる２分子を、ＮＥＢ（Nudged Elastic Band）法を用いて、ＡＢ＊である１分子がＡ＊及びＢ＊からなる２分子となる時に要する遷移状態エネルギーを第１遷移状態エネルギーとして算出して算出する。
　次に、図１１に示すように、第１プロット部１５により、第１算出工程（ステップＳ１４）で算出した記述子である第１エネルギー（第１中間体エネルギー及び第１遷移状態エネルギーを含むエネルギー）に基づいて候補物質を、マップ作成工程（ステップＳ１２）で作成した活性マップ（図１２参照）上にプロットして、第１プロット付きマップを作成する（第１プロット工程：ステップＳ１５）。
　次に、第１スクリーニング部１６により、第１プロット工程（ステップＳ１５）で作成した第１プロット付きマップを基に候補物質をスクリーニングして、１次スクリーニング候補物質を選択する（第１スクリーニング工程：ステップＳ１６）。
　即ち、第１スクリーニング部１６により、活性が高い（ＮＨ３合成速度が高い）触媒を含む高活性領域にプロットされた候補物質が１次スクリーニング候補物質として絞られる。
　なお、高活性領域の設定方法及び意味は、上述の通りであるため、詳細は省略する。
　１次スクリーニング候補物質は、例えば、１００種類～５００種類に絞られる。なお、絞られる１次スクリーニング候補物質の数は、上述の通り、候補物質の数と、２次スクリーニング候補物質の数等に応じて適宜選択可能であり、例えば、数十種類でよいし、数百種類でよい。
　候補物質の記述子をプロットした結果の一例を図１４に示す。なお、図１４は、図１２と同様、記述子として、触媒と窒素の中間体（Ｎ＊）との吸着エネルギー（ＥＮ）と、触媒での窒素の遷移状態（Ｎ－Ｎ＊）の解離活性化エネルギー（ＥＮ－Ｎ）との関係を示す活性マップを示す。また、プロットした点を明確に示すため、ＮＨ３合成速度（ＮＨ３の収率）を常用対数（ｌｏｇ１０）に換算した値の表示は省略する。
　また、第１スクリーニング工程（ステップＳ１６）は、第１スクリーニング部１６により、活性マップ上に候補物質をプロットして１次スクリーニング候補物質を絞る際、上述のように、候補物質１、２、３・・・Ｎ（Ｎは１以上の整数）に関する情報のみをリストにしたデータテーブルを用いてよい（図８参照）。そして、候補物質のみをリストにしたデータテーブル中の候補物質を高活性領域に含まれる順に並べ替えて、高活性領域に含まれる閾値以上にある候補物質を１次スクリーニング候補物質として絞ってよい。第１スクリーニング部１６により、この並び替えたデータテーブルを用いて、第１プロット部１５により活性マップ上に候補物質をプロットして、１次スクリーニング候補物質を絞ってよい。
　次に、図１１に示すように、第２算出部１７により、１次スクリーニング候補物質に対して、１次スクリーニング候補物質の表面を緩和した状態で、１次スクリーニング候補物質を用いた触媒反応に関する記述子を算出する（第２算出工程：ステップＳ１７）。
　本実施形態では、記述子として、第１エネルギーと同様、１次スクリーニング候補物質の表面に記述子に用いられる反応成分（Ｎ２、Ｈ２）の中間体が吸着する第２中間体エネルギーと、１次スクリーニング候補物質の表面に反応成分が吸着した後、反応成分が２以上の物質に分離する分離素反応における第２遷移状態エネルギーを含む第２エネルギーを算出する。
　第２算出工程（ステップＳ１７）は、第１算出工程（ステップＳ１４）と同様、第２算出部１７により、機械学習ポテンシャル３０を用いて、１次スクリーニング候補物質の第２エネルギーを算出することが好ましい。
　第２算出工程（ステップＳ１７）は、記述子が第２中間体エネルギーである場合、第２算出部１７により、１次スクリーニング候補物質の表面を緩和した状態で、第１算出工程（ステップＳ１４）と同様、１次スクリーニング候補物質と反応成分とを含む中間構造体について、構造の最適化を行うことが好ましい。これにより、安定な構造を有する中間構造体を選択できる。
　そして、第２算出工程（ステップＳ１７）は、第２算出部１７により、第１算出工程（ステップＳ１４）と同様、１次スクリーニング候補物質に対する反応成分の吸着位置が正しく、かつ１次スクリーニング候補物質と反応成分の中間体との第２中間体エネルギーが最も安定した構造を抽出することが好ましい。これにより、反応成分の第２中間体エネルギーが高精度に算出される。
　また、第２算出部１７により、第１算出工程（ステップＳ１４）と同様、図１５に示すように、第１構造最適化工程（ステップＳ１７１）、第２構造最適化工程（ステップＳ１７２）及び第２遷移状態エネルギーの取得工程（ステップＳ１７３）を含むことが好ましい。これにより、中間体の遷移状態の遷移状態エネルギーが高精度に算出される。
　第１構造最適化工程（ステップＳ１７１）は、第１構造最適化部１７１により、１分子から２分子になる分離素反応に含まれる１次スクリーニング候補物質の表面における、１次スクリーニング候補物質と反応成分とを含む中間構造体について構造の最適化を行い、第１最適化構造を算出する。即ち、第１構造最適化工程（ステップＳ１７１）は、第１構造最適化部１７１により、１分子から２分子になる分離素反応において、１次スクリーニング候補物質の表面を緩和した状態で、１次スクリーニング候補物質と反応成分とを含む中間構造体について構造の最適化を行い、第１最適化構造を算出する。
　第２構造最適化工程（ステップＳ１７２）は、第２構造最適化部１７２により、第２構造最適化部１４２と同様に、反応成分について、２以上の物質に分離した際の分離構造の最適化を行い、第２最適化構造を算出する。
　第２遷移状態エネルギーの取得工程（ステップＳ１７３）は、第２遷移状態エネルギーの取得部１７３により、第１遷移状態エネルギーの取得部１４３と同様、第１構造最適化工程（ステップＳ１７１）で得られた第１最適化構造と第２構造最適化工程（ステップＳ１７２）で得られた第２最適化構造とから遷移状態エネルギーである第２遷移状態エネルギーを算出する。
　例えば、上述の通り、ＡＢ＊は、候補物質に吸着している状態の分子であり、Ａ－Ｂ＊は、ＡＢ＊からＡ＊とＢ＊とに分離する過程におけるＡＢ＊の遷移状態の分子であり、Ａ＊は、Ａ分子の中間体であり、Ｂ＊は、Ｂ分子の中間体であるとして、１分子のＡＢ＊がＡ＊及びＢ＊の２分子になる反応が、上記の反応式（１）のように進行するとする。
　上記式（１）のように、ＡＢ＊が１分子から２分子になる分離素反応が生じる場合には、第１構造最適化工程（ステップＳ１７１）は、第１構造最適化部１７１により、１次スクリーニング候補物質の表面を緩和した状態で、第１構造最適化工程（ステップＳ１４１）と同様、ＡＢ＊を１次スクリーニング候補物質の表面上に配置し、１次スクリーニング候補物質とＡＢ＊とを含む中間構造体の構造の最適化を行う。
　第２構造最適化工程（ステップＳ１７２）は、Ａ＊及びＢ＊からなる２分子になるように、分離構造の最適化を行う。
　遷移状態エネルギーの取得工程（ステップＳ１７３）は、第２遷移状態エネルギーの取得部１７３により、遷移状態エネルギーの取得工程（ステップＳ１４３）と同様に行い、ＡＢ＊である１分子がＡ＊及びＢ＊からなる２分子となる時に要する遷移状態エネルギーを第２遷移状態エネルギーとして算出する。
　次に、図１１に示すように、第２プロット部１８により、第２算出部１７で算出した記述子である第２エネルギー（第２中間体エネルギー及び第２遷移状態エネルギーを含むエネルギー）に基づいて１次スクリーニング候補物質を、マップ作成工程（ステップＳ１２）で作成した活性マップ（図１２参照）上にプロットして、第２プロット付きマップを作成する（第２プロット工程：ステップＳ１８）。
　次に、第２スクリーニング部１９により、第２プロット工程（ステップＳ１８）で作成した第２プロット付きマップを基に１次スクリーニング候補物質をスクリーニングして、２次スクリーニング候補物質を選択する（第２スクリーニング工程：ステップＳ１９）。
　即ち、第２スクリーニング部１９により、第２プロット工程（ステップＳ１８）で活性が高い触媒を含む高活性領域にプロットされた１次スクリーニング候補物質を２次スクリーニング候補物質として選択できる。
　２次スクリーニング候補物質は、例えば、３０種類～１００種類選択される。
　２次スクリーニング候補物質としては、例えば、ＩｒＳｃ、ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、ＣｒＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉｒ３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｃо３Ｒｈ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＩｒＭｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、Ｐｄ３Ｖ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉ等の合金が挙げられる。
　２次スクリーニング候補物質が３０種類選択される場合、３０種類の２次スクリーニング候補物質としては、ＩｒＳｃ、ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、ＣｒＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉｒ３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｃо３Ｒｈ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＩｒＭｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、Ｐｄ３Ｖ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉの合金が選択される。
　３０種類の２次スクリーニング候補物質として選択された触媒を表示した表の一例を表１に示す。
　表１に表示した３０種類の２次スクリーニング候補物質をプロットした活性マップの一例を図１６に示す。図１６に示すように、３０種類の２次スクリーニング候補物質として、ＩｒＳｃ、ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、ＣｒＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉｒ３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｃо３Ｒｈ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＩｒＭｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、Ｐｄ３Ｖ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉの合金がプロットされている。
　なお、選択される２次スクリーニング候補物質の数は、上述の通り、１次スクリーニング候補物質の数等に応じて適宜選択可能であり、例えば、数種類でよいし、数十種類でよい。
　次に、絞り込み部２１により、第２スクリーニング工程（ステップＳ１９）で得られた２次スクリーニング候補物質に対して、触媒安定性又は触媒コストにより、絞り込みを行ってよい（絞り込み工程：ステップＳ２０）。
　２次スクリーニング候補物質は、例えば、３０種類～５０種類に絞り込まれる。なお、絞り込まれる２次スクリーニング候補物質の数は、選択される２次スクリーニング候補物質の数等に応じて適宜選択可能であり、例えば、数種類～数十種類としてよい。
　次に、出力部２２により、第２スクリーニング部１９で選択された２次スクリーニング候補物質又は絞り込み部２１で絞り込まれた２次スクリーニング候補物質を表示等により出力する（出力工程：ステップＳ２１）。
　触媒の選択方法により、ＮＨ３の製造効率が良いＮＨ３合成触媒が選択できる。
　触媒の選択方法により選択された、ＮＨ３の製造効率が良いＮＨ３合成触媒としては、ＩｒＳｃ、ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、ＣｒＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉｒ３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｃо３Ｒｈ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＩｒＭｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、Ｐｄ３Ｖ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉ等の合金が挙げられる。
　触媒の選択方法により、ＮＨ３の製造効率が良いＮＨ３合成触媒として、３０種類選択される場合、３０種類のＮＨ３合成触媒としては、ＩｒＳｃ、ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、ＣｒＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉｒ３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｃо３Ｒｈ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＩｒＭｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、Ｐｄ３Ｖ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉの合金が選択される。
　触媒の選択方法により選択された触媒が、ＮＨ３合成速度が高く、ＮＨ３の製造効率に優れたＮＨ３合成触媒であるか否かは、例えば、触媒の選択方法により選択された触媒のエネルギーと、従来より一般的に用いられる量子化学計算によって選択される触媒のエネルギーとを比較して、その乖離を検証することで判断できる。
　活性マップを作成する際に必要となる基準触媒においてＮＨ３合成に関する素反応に登場する、基準触媒上での中間体又は遷移状態のエネルギーをＤＦＴ計算により算出したエネルギーと、横軸と同じ基準触媒上での中間体又は遷移状態のエネルギーを本実施形態に係る触媒の選択方法により算出したエネルギーとの相関を図１７に示す。ＤＦＴ計算は、従来より一般的に用いられる量子化学計算の手法である。活性マップを作成する際に必要となる基準触媒とは、例えば、Ｃｏ、Ｒｈ、Ｒｕ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｒｅ、Ｐｔ等の金属単体等である。図１７に示すように、プロットされた触媒の間には直線関係があることから、機械学習ポテンシャル３０は、ＤＦＴ計算により得られる計算結果と略同じ結果を再現できる。よって、触媒の選択方法を用いることで、様々な触媒上での中間体及び遷移状態のエネルギーを高精度に予測できているといえる。
　ＤＦＴ計算を用いて作成した触媒の活性マップの一例を図１８に示す。また、図１８には、触媒の選択方法を用いて作成した触媒の活性マップも示す。なお、図１８（ａ）及び（ｂ）の触媒の活性マップは、計算時の温度を４００℃、圧力を１００ｂａｒとして作成した。図１８に示すように、触媒の選択方法を用いて選択した触媒の活性マップ（図１８（ｂ）参照）は、ＤＦＴ計算を用いて作成した触媒の活性マップ（図１８（ａ）参照）と略同じ傾向を示す。よって、機械学習ポテンシャル３０で計算したエネルギーを用いて作成した活性マップは、ＤＦＴ計算して算出したエネルギーを用いて作成した活性マップと略同様の活性マップを再現できる。
　触媒の選択方法により、ＮＨ３の製造効率が良いＮＨ３合成触媒として選択された、上記の３０種類の合金は、図１９に示すように、触媒の選択方法を用いて作成した触媒の活性マップにプロットされることで、ＮＨ３合成速度が高く、ＮＨ３の製造効率に優れたＮＨ３合成触媒であると判断できる。また、図１９の活性マップにプロットされる純金属は、一般に使用されている触媒であり、上記の３０種類の合金は、一般に触媒として使用されている純金属よりもＮＨ３合成速度が高く、高いＮＨ３の製造効率を発揮すると判断できる。なお、図１９の活性マップは、図１８と同様、計算時の温度を４００℃、圧力を１００ｂａｒとして作成した。
　よって、触媒の選択方法により選択された触媒は、ＮＨ３の製造効率が良いＮＨ３合成触媒であるといえる。
　なお、本実施形態においては、触媒の選択方法は、準備工程（ステップＳ１３）で準備する候補物質の数に応じて、第１算出工程（ステップＳ１４）、第１プロット工程（ステップＳ１５）及び第１スクリーニング工程（ステップＳ１６）、又は第２算出工程（ステップＳ１７）、第２プロット工程（ステップＳ１８）及び第２スクリーニング工程（ステップＳ１９）を含まず、省略してもよい。即ち、触媒の選択方法は、候補物質を全て固定した状態での計算、又は候補物質の表面を緩和した状態での計算を省略して、候補物質を絞り込んでもよい。
　このように、触媒の選択方法は、準備工程（ステップＳ１３）で準備した複数の候補物質の第１エネルギーを第１算出工程（ステップＳ１４）で算出し、第１スクリーニング工程（ステップＳ１６）で、第１プロット工程（ステップＳ１５）で作成した第１プロット付きマップにプロットした候補物質から１次スクリーニング候補物質を絞る。そして、触媒の選択方法は、第２算出工程（ステップＳ１７）で選択した１次スクリーニング候補物質の第２エネルギーを算出し、第２スクリーニング工程（ステップＳ１６）で、２次プロット工程（ステップＳ１８）で作成した第２プロット付きマップにプロットした１次スクリーニング候補物質の中から２次スクリーニング候補物質を選択する。
　即ち、触媒の選択方法は、最初に、第１段階として、候補物質を全て固定した状態で、候補物質を用いた触媒反応に関する記述子を低精度であるが短時間で算出して、活性マップにプロットし、プロットした候補物質から１次スクリーニング候補物質を絞る。次に、触媒の選択方法は、第２段階として、１次スクリーニング候補物質の表面を緩和した状態で、絞った１次スクリーニング候補物質を用いた触媒反応に関する記述子を高精度に算出し直す。そして、触媒の選択方法は、算出された１次スクリーニング候補物質のより正確な記述子に基づいて１次スクリーニング候補物質をさらに絞り込んで、２次スクリーニング候補物質を選択する。よって、触媒の選択方法は、候補物質から有効な触媒を迅速かつ高精度に選択することができるので、原料（Ｈ２及びＮ２）から目的生成物（ＮＨ３）を合成する触媒反応のためのＮＨ３合成触媒を効率的に選択することができる。
＜ＮＨ３合成触媒の製造方法＞
　本実施形態に係るＮＨ３合成触媒の製造方法は、特に限定されず、ＮＨ３合成触媒に含まれる成分の種類に応じて適宜選択可能である。ＮＨ３合成触媒の製造方法の一例を図２０に示す。図２０に示すように、ＮＨ３合成触媒の製造方法は、触媒を選択する選択工程（ステップＳ３１）と、触媒を調製する調製工程（ステップＳ３２）とを含んでよい。
　選択工程（ステップＳ３１）は、上記の触媒の選択方法により触媒を選択する。
　調製工程（ステップＳ３２）は、選択工程（ステップＳ３１）で選択した触媒を調製する。触媒の調整方法は、特に限定されず、選択される触媒の種類に応じて一般的な調整方法を用いてよい。選択された触媒は、例えば、国立研究開発法人物質・材料研究機構（ＮＩＭＳ）から提供される、無機材料データベース「ＡｔｏｍＷｏｒｋ（アトムワーク）」、物質・材料データベース「ＡｔｏｍＷｏｒｋ－Ａｄｖ（アトムワーク・アドバンスト）」等の一般に公開されているデータベース等に開示されている文献を検索して参考にすることで調整できる。
　ＮＨ３合成触媒の製造方法は、上記の触媒の選択方法により選択された触媒を調整することができるため、ＮＨ３の合成を効率良く行えるＮＨ３合成触媒を適切に製造することができる。
＜ＮＨ３の合成方法＞
　本実施形態に係るＮＨ３の合成方法は、上記の本実施形態に係るＮＨ３合成触媒に、水素と窒素を含有するガスを接触させてＮＨ３を合成する。
　本実施形態に係るＮＨ３の合成方法は、触媒として上記の本実施形態に係るＮＨ３合成触媒を用いること以外は特に制限されず、例えば、触媒を用いてＮＨ３を合成する一般的な方法を用いてよい。
　水素と窒素からアンモニアを合成する反応においては、理論上、窒素１ｍｏｌと水素３ｍｏｌとを反応させることで２ｍｏｌのアンモニアが得られる（Ｎ２＋３Ｈ２→２ＮＨ３）。そのため、水素と窒素を含有するガスとしては、水素と窒素のモル比（Ｈ２／Ｎ２）が０．５／１～３／１となるものを用いることが好ましい。また、水素と窒素を含有するガスは、水素ガス及び窒素ガス以外にキャリアガスとしては、アルゴン等の不活性ガスを更に含有してもよいが、ＮＨ３の生成量を増加させる点からは、水素ガス及び窒素ガスのみからなることが好ましい。
　本実施形態に係るＮＨ３の合成触媒に水素と窒素を含有するガスを接触させる方法は、特に制限されず、触媒にガスを接触させることが可能な一般的な方法を適宜採用できる。このようなＮＨ３の合成触媒に水素と窒素を含有するガスを接触せしめる方法としては、例えば、密閉可能な反応容器内にＮＨ３合成触媒を充填した後、反応容器内の雰囲気ガスを水素と窒素を含有するガスと置換することにより、ＮＨ３合成触媒に水素と窒素を含有するガスを接触させる方法、ガス流通管の内部にＮＨ３合成触媒を配置し、該ガス流通管内に水素と窒素を含有するガスを流通させることでＮＨ３合成触媒に水素と窒素を含有するガスを接触させる方法等を適宜用いることができる。
　本実施形態に係るＮＨ３合成触媒に水素と窒素を含有するガスを接触させてＮＨ３を合成する反応を行う場合、その反応温度は、高温になるほど平衡濃度が低くなるため、３００℃～５００℃としてよい。また、このような反応を行う際の圧力条件は、特に制限されず、ＮＨ３の合成に必要なエネルギーをより低減する点から、０．１ＭＰａ～１０ＭＰａとしてよい。
　本実施形態に係るＮＨ３の合成方法によれば、触媒として上記本実施形態に係るＮＨ３合成触媒がＮＨ３合成に優れるため、ＮＨ３をより効率的に合成することができる。
　以上の通り、実施形態を説明したが、上記実施形態は、例として提示したものであり、上記実施形態により本発明が限定されるものではない。上記実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の組み合わせ、省略、置き換え、変更などを行うことが可能である。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
　以下、実施例を示して実施形態を更に具体的に説明するが、実施形態はこれらの実施例により限定されるものではない。
＜実施例＞
　本実施例では、触媒の調製と、触媒の反応により窒素及び水素からＮＨ３を合成する際の触媒反応に対応する計算を行うことで、ＮＨ３合成速度を求めた。触媒のＮＨ３合成速度を算出する際、実際には、触媒を調製し、調整した触媒の触媒反応によって窒素及び水素から生じたＮＨ３の合成量を測定することで、ＮＨ３合成速度が算出される。触媒の調製と、調整した触媒の触媒反応とに対応した計算を行うことで、実際に触媒を用いた時に合成されるＮＨ３合成速度と略同じＮＨ３合成速度が得られる。なお、計算には、ニューラルネットワークポテンシャル（ＮＮＰ）として、ＭＡＴＬＡＮＴＩＳ（登録商標）を使用した。
　触媒として用いた候補触媒及び参照触媒と、計算時の温度及び圧力は、以下の通りである。
・候補触媒：Ｐｄ３Ｖ、ＣｒＲｈ３、Ｃо３Ｒｈ、ＩｒＭｎ、ＩｒＳｃ
・参照触媒：Ｒｕ、Ｒｅ、Ｐｔ
・温度：５２３Ｋ
・圧力：０．８ｂａｒ
［触媒の調製］
　触媒が複数の元素で構成された合金である場合には、触媒は所望の組成においてそれぞれの金属に凝集分離することなく合金化している必要がある。複数の元素を混合した際に合金化するかどうかは触媒構造の安定性により評価することができる。そのため、実験における触媒の調製は、触媒（合金）の構造の安定性に略対応するといえる。そこで、触媒の調製に対応する、触媒の構造の安定性をクラスターモデルにより計算した。
　実際の実験構造を再現する構造を計算するため、クラスターモデルで組成を振り、２３１０種類の構造のパターンを有する触媒（合金）を作成し、触媒の安定構造を遺伝的アルゴリズムを用いて探索した。探索により、候補となる組成を有する触媒の安定性を計算することで、候補となる組成を有する触媒は凝集分離することなく安定化（合金化）することを確認した。
　本実施例では、２種類の元素（元素１、２）、５５原子からなるクラスター構造を用意し、遺伝的アルゴリズムを用いて、各合金組成において最安定となる元素の位置を探索した。各クラスター構造は新しく構造が生成されるたびに構造最適化を行った。元素１、２からなるクラスター構造の安定性は、過剰エネルギーＥexcで評価した。過剰エネルギーＥexcは、下記式（１１）より求めた。過剰エネルギーＥexcは、元素１、２がそれぞれ混ざっていなかったときと比較して、合金クラスター構造がどれだけ安定しているかを示す。
Ｅｅｘｃ＝（Ｅｃｌｕｓｔｅｒ－ｎＭｅｔａｌ１×ＥＭｅｔａｌ１－ｎＭｅｔａｌ２×ＥＭｅｔａｌ２）／５５　・・・（１１）
（式中、Ｅｃｌｕｓｔｅｒは合金クラスターのエネルギー、ｎＭｅｔａｌ１はクラスター中の元素１の原子数、ＥＭｅｔａｌ１は単原子１で構成されたときのクラスター構造のエネルギー、ｎＭｅｔａｌ２はクラスター中の元素２の原子数、ＥＭｅｔａｌ２は単原子２で構成されたときのクラスター構造のエネルギーを表す。）
　触媒がＣｒＲｈ合金である場合、図２１に示すように、ＣｒとＲｈとの組成比が１：３、即ちＣｒの元素数が１３個であり、Ｒｈの元素数が４２個であるとき、最安定構造の過剰エネルギーＥｅｘｃは負の値となり、ＣｒＲｈ合金は安定化（合金化）することを確認した。このとき、ＣｒＲｈ合金の直径は、約１．０９ｎｍであった。
　触媒がＩｒＭｎ合金である場合、図２２に示すように、ＩｒとＭｎとの組成比が１：１、即ちＩｒの元素数が２７個であり、Ｍｎの元素数が２８個であるとき、最安定構造の過剰エネルギーＥｅｘｃは負の値となり、ＩｒＭｎ合金は安定化（合金化）することを確認した。このとき、ＩｒＭｎ合金の直径は、約１．０３ｎｍであった。
［触媒反応］
　触媒反応は、触媒のＮＨ３合成に関する全ての素反応から得られる反応速度のシミュレーション（Ｍｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓ）の結果に略対応する。そこで、触媒反応に対応する結果を得るため、Ｍｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓを行い、触媒のＮＨ３合成速度を計算した。Ｍｉｃｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓは、素反応の列挙、素反応のエネルギーの計算及び反応速度の計算からなる。
（素反応の列挙）
　触媒のＮＨ３合成に関する全ての素反応は、以下の７つの式（Ｉ）～（ＶＩＩ）で表される。なお、式中の「＊」は、原料に含まれる元素、分子等の反応成分が吸着する触媒の表面の空の吸着サイトを意味する。式（Ｉ）～（ＶＩＩ）において、原料は、Ｎ２、Ｈ２であり、原料の中間体は、Ｎ２ ＊、Ｈ＊、ＮＨ＊、ＮＨ２ ＊、ＮＨ3 ＊であり、中間体の遷移状態は、Ｎ－Ｎ＊、Ｎ－Ｈ＊、ＮＨ－Ｈ＊、ＮＨ２－Ｈ＊である。
Ｎ２（ｇ）＋＊→Ｎ２ ＊　・・・（Ｉ）
Ｈ２（ｇ）＋２＊→２Ｈ＊　・・・（ＩＩ）
Ｎ２ ＊＋＊→Ｎ－Ｎ＊＋＊→２Ｎ＊　・・・（ＩＩＩ）
Ｎ＊＋Ｈ＊→Ｎ－Ｈ＊＋＊→ＮＨ＊＋＊　・・・（ＩＶ）
ＮＨ＊＋Ｈ＊→ＮＨ－Ｈ＊＋＊ ｈ→ＮＨ２ ＊＋＊　・・・（Ｖ）
ＮＨ２ ＊＋Ｈ＊→ＮＨ２－Ｈ＊＋＊→ＮＨ３ ＊＋＊　・・・（ＶＩ）
ＮＨ３ ＊⇔ＮＨ３（ｇ）＊　・・・（ＶＩＩ）
（素反応のエネルギーの計算）
　触媒のＮＨ３合成に関する全ての素反応のエネルギーの計算は、以下の通り行った。 
　まず、気相中の分子（Ｎ２、Ｈ２、ＮＨ３）は、真空中で構造最適化を行った。合金のバルク構造は、公知のデータベース（Mamun, O, et al. Sci Data 6, 76 (2019).）より取得し、合金の結晶構造を維持したまま構造最適化を行った。得られたバルク構造に対して、合金の特定の表面（（０００１）面、（１１１）面又は（１０１）面）を切り出し、５層から構成されるスラブ構造を得た。５層のうち、下側の３層を固定し、上側の２層を緩和して、スラブ構造の構造最適化を行った。 
　次に、素反応に含まれる中間体構造はスラブ構造上に吸着分子を配置し、ｍｉｎｉｍａ ｈｏｐｐｉｎｇ法により安定構造を探索した。遷移状態構造は、素反応の始状態と終状態構造を用意した後、ＮＥＢ法により探索した。それぞれの構造最適化は、ｆｍａｘ＜０．０１［ｅＶ／Å］となるように行った。なお、ｆｍａｘとは、構造最適化に用いる収束条件である。各原子に加わっている力がｆｍａｘ以下になったときに十分に安定な構造になったとみなし、構造最適化を終了した。 
　各構造最適化後の中間体、遷移状態構造のエネルギーは、下記式（１２）より、相対エネルギーＥｒｅｆｅｒｅｎｃｅとして算出した。
Ｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＝Ｅｓｌａｂ＋ａｄｓ－Ｅｓｌａｂ－（ｘＥＮ＋ｙＥＨ)　・・・（１２）
（式中、Ｅｓｌａｂ＋ａｄｓは表面に分子が吸着した構造のエネルギー、Ｅｓｌａｂはスラブ構造のエネルギー、ＥＮは気体のＮ２を基準とした元素のエネルギー、ＥＨは気体のＨ２を基準とした元素のエネルギー、ｘは吸着分子のＮの数、ｙは吸着分子のＨの数を表す。）
（反応速度の計算）
　気相分子（Ｎ２、Ｈ２、ＮＨ３）は理想気体近似、中間体及び遷移状態構造は調和振動近似により、エンタルピー、エントロピーを算出した。各素反応の反応速度定数は振動計算結果をもとに遷移状態理論に基づいて算出し、ＮＨ３合成速度は連立常微分方程式を解くことにより得た。
　候補触媒及び参照触媒により合成されるＮＨ３合成速度の計算結果を表２に示す。また、候補触媒及び参照触媒の、触媒と窒素の中間体（Ｎ＊）との吸着エネルギー（ＥＮ）と、候補触媒及び参照触媒により合成されるＮＨ３合成速度の計算結果との関係を図２３に示す。また、参照触媒の、触媒と窒素の中間体（Ｎ＊）との吸着エネルギー（ＥＮ）と、合成されるＮＨ３合成速度との実験結果を図２４に示す。なお、図２４は、Andrew J. Medford et al. "From the Sabatier principle to a predictive theory of transition-metal heterogeneous catalysis", Journal of Catalysis, August 2015, Vol. 328, p.36-42に基づくものである。図２３及び図２４において、ＮＨ３合成速度（ＮＨ３の収率）を常用対数（ｌｏｇ１０）に換算した値で示す。
　表２、図２３及び図２４に示すように、参照触媒については、ＮＨ３合成速度は、Ｒｕ、Ｒｅ、Ｐｔの順に高く、参照触媒を用いた時のＮＨ３合成速度は、実験結果と計算結果で同等の関係を示した。表２、図２３に示すように、候補触媒については、ＮＨ３合成速度は、Ｐｄ３Ｖ、ＣｒＲｈ３、Ｃо３Ｒｈ、ＩｒＭｎ、ＩｒＳｃのうちＰｄ３Ｖが最も高く、Ｐｄ３Ｖ、ＣｒＲｈ３、Ｃо３Ｒｈ、ＩｒＭｎ、ＩｒＳｃの順に高かった。よって、実際に候補触媒を用いた時のＮＨ３合成速度も、Ｐｄ３Ｖ、ＣｒＲｈ３、Ｃо３Ｒｈ、ＩｒＭｎ、ＩｒＳｃのうちＰｄ３Ｖが最も高く、Ｐｄ３Ｖ、ＣｒＲｈ３、Ｃо３Ｒｈ、ＩｒＭｎ、ＩｒＳｃの順に低くなるといえる。
　また、候補触媒として、Ｐｄ３Ｖ、ＣｒＲｈ３、Ｃо３Ｒｈ、ＩｒＭｎ、ＩｒＳｃの５種類の触媒以外に、上述の通り、上述の触媒の選択方法により選択される触媒として、他に２５種類の触媒（ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉｒ３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉ）がある。これら２５種類の触媒を用いた時のＮＨ３合成速度を計算していないが、上記の２５種類の触媒は、候補触媒として計算した上記の５種類の触媒（Ｐｄ３Ｖ、ＣｒＲｈ３、Ｃо３Ｒｈ、ＩｒＭｎ、ＩｒＳｃ）と同様、上述の触媒の選択方法により選択される触媒である。よって、上記の２５種類の触媒についても、上記の５種類の触媒と同様に、ＮＨ３合成速度を高めるといえる。
　よって、候補触媒は、いずれも、参照触媒の何れかと同等以上のＮＨ３合成速度を有するといえる。したがって、上述の触媒の選択方法により選択される触媒は、ＮＨ３を効率良く製造可能なＮＨ３合成触媒として用いられるといえる。
　本出願は、２０２２年７月４日に日本国特許庁に出願した特願２０２２－１０７４７６に基づいて優先権を主張し、前記出願に記載された全ての内容を援用する。
　１　触媒の選択システム
　１０　触媒の選択装置
　１１　記述子選択部
　１２　マップ作成部
　１３　準備部
　１４　第１算出部
　１５　第１プロット部
　１６　第１スクリーニング部
　１７　第２算出部
　１８　第２プロット部
　１９　第２スクリーニング部
　２１　絞り込み部
　２２　出力部
　２０　記憶部
　３０　機械学習ポテンシャル
　１４１、１７１　第１構造最適化部
　１４２、１７２　第２構造最適化部
　１４３　第１遷移状態エネルギーの取得部
　１７３　第２遷移状態エネルギーの取得部

Claims (2)

  1. 　ＩｒＳｃ、ＦｅＰｄ３、ＭｎＴｃ３、ＩｒＹ、ＣｒＰｄ３、ＭｎＰｄ３、ＲｈＹ、Ｃо３Ｐｔ、ＣｒＰｔ３、ＦｅＲｈ３、ＣｒＲｈ３、Ｎｉ３Ｔｉ、Ｉｒ３Ｖ、Ｐｔ３Ｔｉ、Ｃо３Ｒｈ、Ｐｄ３Ｔｉ、Ｎｉ３Ｚｒ、Ｃо３Ｗ、ＮｉＰｄ３、ＦｅＮｉ３、Ｉｒ３Ｍｎ、ＩｒＭｎ、ＭｎＰｔ、ＭｎＮｉ３、Ｉｒ３Ｒｅ、ＭｎＲｈ、Ｐｄ３Ｖ、ＭｎＰｔ３、Ｒｈ３Ｖ及びＲｈ３Ｔｉからなる群から選択された１種以上の成分を含むアンモニア合成触媒。
  2. 　請求項１に記載のアンモニア合成触媒に、水素と窒素を含有するガスを接触させてアンモニアを合成するアンモニアの合成方法。
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