南京大学JACS：利用电化学描述符助力光催化反应机理和机器学习研究

文章预览

光催化群-2： 927909706  理论计算群-2：863569400  人们发展了光催化技术能够解决有机合成领域面临的挑战和困难，但是目前对光催化反应进行优化需要大量尝试实验进行筛选合适的底物和优化反应条件，这不仅需要耗费大量时间，而且对于工业化而言非常昂贵。 有鉴于此， 南 京大学 丁梦宁教授、黎书华教授、王国强教授等 报道通过电化学进行数据获取，并且根据电化学数据使用机器学习和光催化合成，得到一系列氧化还原性质有关的电化学描述符，从而能够用于研究机理和催化性质。这种电化学描述符将光照射导致电荷转移进行定量化，从而构筑反应活性的相图，通过图像的高产率区域的变化能够说明反应体系的微弱变化情况。 本文要点 要点1.  在光催化脱氧反应中，通过改变羧酸、烯烃、反应条件，能够将这些变化对于反应产物的影响实现 ………………………………