上海科技大学胡培君教授团队 Precision Chem. | 机器学习用于多相催化中活性位点的原位搜索

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英文原题： Leveraging Machine Learning Potentials for In-situ Searching of Active sites in Heterogeneous Catalysis 通讯作者： 谢闻博，上海科技大学；胡培君，上海科技大学 作者： Xiran Cheng (程夕冉), Chenyu Wu (吴晨宇), Jiayan Xu (许嘉琰), Yulan Han (韩玉兰), Wenbo Xie (谢闻博), P. Hu (胡培君) 研究背景 图1. 机器学习势函数的构建及其在催化研究中的应用 多相催化在现代化学工业中扮演着重要角色，是生产燃料、塑料、药品和其他化学品的基础。越来越多的研究表明，催化过程中真正的活性位点往往是在原位条件下形成的，然而，由于当前实验表征技术难以在高温高压的反应条件下进行精确观测，催化过程中活性位点的识别仍然存在较大挑战。近年来，量化计算在理解催化剂活性位点方面取得了显著进展，但理论与实验之间的复杂性差异仍然存在。这种差异主要源于催化体系 ………………………………