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在化工和能源工业中,多相纳米催化剂都发挥着至关重要的作用。尽管在理论、计算和实验研究方面,取得了重大进展,但确定多相纳米催化剂的活性位点,仍然是重大挑战之一。 今日,美国 加利福尼亚大学洛杉矶分校(University of California,Los Angeles)杨尧Yao Yang(现就职于西湖大学),周继寒Jihan Zhou, Zipeng Zhao, Geng Sun,Philippe Sautet, Yu Huang & 缪建伟Jianwei Miao等,在Nature Catalysis上发文,利用原子电子层析成像技术,确定了 PtNi和Mo掺杂的PtNi纳米催化剂的三维原子结构,以用于电化学氧还原反应。然后,使用实验原子结构作为第一原理训练机器学习的输入,以识别纳米催化剂的活性位点。 通过结构-活性关系分析,还制定了称为局部环境描述符的方程,用以平衡了应变和配体效应,从而提供了氧还原反应中活性位点的物理和化学见解。确定了现实纳
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