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電化學能量轉換能夠實現溫和條件下、電能與化學能的轉換，是新能源轉化與利用的重要手段，也是解決當前能源危機與環(huán)境污染等問題的潛在方案之一，其瓶頸在于缺少高效、穩(wěn)定的催化劑。負載型金屬催化劑因其可調的金屬-載體界面，活性位點充分暴露及穩(wěn)定性高等特點，在各類反應中展現出更為優(yōu)越的催化性能，因而具有更加顯著的應用優(yōu)勢與前景。然而，復雜、多變的界面也導致負載型金屬催化劑的高效篩選、理性設計以及原子尺度的性能調控與優(yōu)化策略的構建，至今仍然是一個巨大的科學挑戰(zhàn)。

針對這一問題，王金蘭教授課題組以二維材料負載的雙金屬原子催化劑為例，結合人工智能技術與物理化學分析，構建了一個基于原子本征性質（電負性、電子數）的簡單描述符，能夠量化復雜界面效應對于材料電催化還原反應（二氧化碳、氮氣、氧氣還原反應）活性的影響，實現了不依賴第一性原理計算的、材料催化性能的定性評估。預測結果與已報道的實驗、理論結果很好的吻合，從而為負載型雙原子催化劑的理性設計與性能優(yōu)化提供了切實可行的策略。此外，文章也提出了構建普適性描述符通用設計框架，對于其他負載型催化劑的描述符的設計與構建具有重要指導意義。

本文的第一作者是博士生任春錦，王金蘭教授及凌崇益副教授為通訊作者。該工作受到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金重點項目等資助。

論文鏈接為：https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/jacs.2c04540

參考資料：https://physics.seu.edu.cn/2022/0616/c23138a411880/page.htm