加州大学黄昱教授最新Nature Catalysis！

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第一作者：Yao Yang, Jihan Zhou, Zipeng Zhao, Geng Sun 通讯作者：Philippe Sautet, Yu Huang，Jianwei Miao 通讯单位：美国加利福尼亚大学洛杉矶分校 DOI： https://doi.org/10.1038/s41929-024-01175-8 研究背景 在化学和能源工业中，多相纳米催化剂扮演着至关重要的角色。尽管在理论、计算和实验研究方面取得了重大进展，但确定纳米催化剂的活性位点仍然是一个主要挑战。 本文亮点 本文利用原子电子断层扫描技术（AET）来确定PtNi和Mo掺杂的PtNi纳米催化剂用于电化学氧还原反应（ORR）的三维原子结构。然后，本文将实验得到的原子结构作为输入，使用基于第一性原理训练的机器学习来识别纳米催化剂的活性位点。通过分析结构-性能关系，本文提出了一个方程，称为局部环境描述符（LED），它兼顾了应变效应和配体效应，从而为氧还原反应活性位点的理解提供了物理化学见解 ………………………………