李昊团队Angew：基于DigCat平台的实验数据挖掘、表面重构模拟、pH-电场耦合建模，解析Sn基催化剂CO₂还原的pH效应

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第一作者：王宇航 通讯作者：李昊教授，范俊教授，程合锋教授 通讯单位：日本东北大学，香港城市大学，山东大学 论文DOI：10.1002/anie.202418228 全文速览 锡基催化剂在CO 2 RR生成甲酸中表现出独特的pH依赖性。本研究结合数据挖掘、机器学习加速分子动力学模拟等，揭示了单原子Sn与多原子Sn因偶极矩变化差异， OCHO结合强度的电场响应相反，导致截然不同的pH依赖的火山图演化。实验验证显示理论与中性和碱性条件下的性能一致，强调需针对不同类型催化剂优化OCHO结合能的策略。 背景介绍 锡（Sn）基催化剂已被广泛研究用于电化学CO 2 还原反应生成甲酸，但单原子Sn和多原子Sn的结构敏感性对其pH依赖性性能的复杂影响仍然是个谜团。 本文亮点 本研究结合DigCat平台（https://www.digcat.org）进行大规模的数据挖掘，通过pH依赖的动力学预测与实验验证， ………………………………