阿德莱德大学乔世璋教授团队 JACS: 将大数据与复杂的催化反应机制和催化剂成分相结合

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点击蓝字关注我们 碳-碳 (C-C) 耦合在电催化还原CO 2 以生产绿色化学品的过程中是必不可少的。 然而，由于反应网络的复杂性，关于潜在的反应机制和催化剂材料设计的最佳方向仍然存在争议。 有鉴于此， 阿德莱德大学乔世璋教授团队 报道对 C-C 偶联的前驱分子和催化活性位点设计详细的数据集，从而通过分析大数据的方式研究反应机理以及筛选催化剂。 2024年8月3日，相关工作在国际顶级化学期刊 Journal of the American Chemical Society 发表题为" Machine Learning Big Data Set Analysis Reveals C-C Electro-Coupling Mechanism " 研究论文。 图1. C−C耦合大数据集的构建和采样过程 在文中，提出了一 个全面的视 角，建立了一个包含所有C–C耦合前体和催化活性位点组成的综合数据集，通过大数据集分析来探索反应机制和筛选催化剂。 针对各 种吸附构型而开 发的二维到三维 ………………………………