哈工大高继慧团队: 理论计算+机器学习指导定向合成高效MN₄催化剂

学术   2024-12-23 10:45   英国  

研究背景

M-N-C 单原子催化剂 (MN₄) 由于其原子级利用率和可调控性质,在各类电催化反应【如氧气还原反应 (ORR)、氧气析出反应 (OER)、氢气析出反应 (HER)】中受到越来越多的关注。
基于对 MN₄ 催化剂真实活性起源的理解,实现对催化性能的精细化调控,是 MN₄ 催化剂实际应用面临的挑战所在。边缘杂原子 (Sub) 的存在会对 MN₄ 活性造成不可忽视的影响,但目前多数关于 Sub 对 MN₄ 中心影响的认识多是基于实验合成的“点对点”研究,实现基于理论指导的定向合成有助于高效催化剂的低成本设计发现。

研究内容

近日,哈尔滨工业大学能源学院高继慧教授团队周伟副教授等基于密度泛函理论系统地研究了边缘掺杂取代基对 MN4 在 ORR、OER 和 HER 中电催化性能的影响,分析了不同取代基(B、N、O、S、CH₃、NO₂、NH₂、OCH₃ 和 SO)与不同金属中心(Fe、Co、Ni 和 Cu)之间的复杂相互作用,提出了基于 KNN 的机器学习模型进行定量化预测 Sub@MN 体系的手段。

  • 图文摘要:边缘掺杂取代基作为调控 M-N-C 单原子催化剂电催化 ORR、OER 和 HER 的新原子水平策略

该工作主要有两个创新之处:一是对 Sub@MN 体系(Sub=B, N, O, S, CH、NO, NH, OCH SO; M=Fe, Co, Ni, Cu)进行了广泛的研究,包括其对 ORR/OER/HER 性能的影响(图 1)、Sub 对 MN₄ 催化剂电子/几何结构的影响(图 2)、结构参数与性能之间的相关关系(图 3);二是对将目前理论设计策略应用于具有相似性质的 Sub@MN₄ 体系的局限性进行了分析(图 4),提出了基于 KNN 机器学习模型进行定量化预测 Sub@MN₄ 体系的手段(图 5)。

  • 图 1 边缘掺杂对 MN₄ 结构 ORR/OER/HER 性能的影响。(a) 反应中间体 *OOH 和 *OH 在 Sub@FeN₄ 催化剂上的吸附自由能呈线性相关关系;Sub@MN₄ 上 OER/ORR 路径的 (b) 自由能分布和 (c) 过电位;Sub@MN₄ 上 HER 路径的 (d) 火山图,(e) 自由能分布图,(f) 过电位。

  • 图 2 边缘取代基配位对 MN4 结构的影响。(a) Sub@MN₄ 中 M-N 键示意图;(b) Sub@MN₄ 中 M-N 键的平均长度;(c) Sub@MN₄ 中取代基对金属中心电荷影响的示意图;(d) Sub@MN₄ 金属中心的电荷。

  • 图 3 (a) Sub@MN4 所分析的描述符的示意图;(b) Sub@MN₄、(c) Sub@FeN₄、(d) Sub@CoN₄、(e) Sub@NiN₄、(f) Sub@CuN₄ 结构描述符的相关性分析,以及它们与真空条件下中间体吸附自由能的相关性。

  • 图 4 原始 MN₄ 结构中 ∆G*OOH 与 (a) 金属中心电荷、(b) d 带中心和 (c) M-O 键长度的关系;Sub@MN₄ 结构中 ∆G*OOH 与 (d) 金属中心电荷、(e) d 带中心和 (f) M-O 键长度的关系;Sub@FeN4 结构中 ∆G*OOH 与 (g) 金属中心电荷、(h) d 带中心和 (i) M-O 键长度的关系。

  • 图 5 (a) 机器学习(ML)过程的示意图,分为三个部分:数据生成、ML模型类型选择和特征重要性分析;(b) 采用 DFT 计算的 KNN 模型计算的 ∆G*OOH 和 (c) ∆G*H 的比较;(d) 各特征对 ∆G*OOH 和 (e) ∆G*H 的重要性分析。

该工作阐明了边缘掺杂取代基在 MN 活性调节中的关键作用,并为这类新兴电催化剂提供设计和优化策略。该成果以“Edge-doped substituents as an emerging atomic-level strategy for enhancing M–N₄–C single-atom catalysts in electrocatalysis of the ORR, OER, and HER”(《边掺杂取代基作为调控 M-N₄-C 单原子催化剂在 ORR、OER 和 HER 电催化中的新兴原子级策略》)为题,发表在英国皇家化学会期刊 Nanoscale Horizons 上,并入选为 hot article

论文信息

  • Edge-doped substituents as an emerging atomic-level strategy for enhancing M–N₄–C single-atom catalysts in electrocatalysis of the ORR, OER, and HER

    Liang Xie, Wei Zhou*(周伟,哈尔滨工业大学), Zhibin Qu, Yuming Huang, Longhao Li, Chaowei Yang, Junfeng Li, Xiaoxiao Meng, Fei Sun, Jihui Gao and Guangbo Zhao

    Nanoscale Horiz., 2025, Advance Article
    https://doi.org/10.1039/D4NH00424H

作者简介

谢亮 博士研究生
哈尔滨工业大学

本文第一作者,哈尔滨工业大学能源科学与工程学院在读博士生。2020 年本科毕业于哈尔滨工业大学能源科学与工程学院,同年继续在本校攻读博士学位,主要研究方向为碳基电催化氧还原体系反应/传递协同机制及强化合成方法。







周伟 副教授
哈尔滨工业大学
本文通讯作者,青年拔尖副教授/博导,黑龙江省优青,入选美国斯坦福大学发布的“全球前 2% 科学家”榜单(2023、2024 年连续入选),能源洁净转化研究组(高继慧教授团队),致力于低电耗电解水制氢、脉冲动态电解水制氢、海水直接电解制氢、碳基固体储氢、电化学高级氧化的基础研究及技术研发,在国际上率先开展“脉冲动态电催化(Pulsed Dynamic Electrocatalysis)”的系统研究。以第一/通讯作者在 PNAS、ACS Energy Lett、ACS Catalysis, Appl Catal B: Environ, J Energy Chem, Chem Eng J, Mater Horiz, J Mater Chem A, Carbon, J Clean Prod, Energy 等刊物发表 SCI 论文 90 余篇,在《化学学报》、《化学进展》、《工程热物理学报》、《化工学报》、《煤炭学报》等发表中文论文 20 余篇。相关研究被引用 2500 余次(H 因子: 29)。主持国家自然科学基金面上/青年、中国博士后特别资助、大型央企委托课题等科研项目 14 项。担任 Materials Reports: Energy、《新能源进展》、《洁净煤技术》、《材料导报》及《西南交通大学学报》的青年编委。

相关期刊

Urgent short reports of exceptionally high quality & innovative nanoscience & nanotechnology

rsc.li/nanoscale-horizons

Nanoscale Horiz.

2-年影响因子*8.0
5-年影响因子*8.8
JCR 分区*Q1 材料-多科学
Q1 纳米科学技术
Q2 化学-物化
CiteScore 分16.3
中位一审周期41 


Nanoscale Horizons 是纳米科学与技术领域的领导性期刊,发表高质量、高创新性的研究成果。该期刊侧重于原创性研究,强调所发表的论文要提出新的概念或新的思维方式(概念上的进展),而不是以报道技术方面的进展为主。当然,在概念上未有创新但实现了突破性进展的杰出工作(例如材料性能突破已有纪录)也有被发表的机会。另外,该刊要求所发表的论文能引起纳米科学与技术各领域读者的广泛兴趣。该刊由英国皇家化学会同中国国家纳米科学中心共同出版。

Chair
  • Katharina Landfester
    🇩🇪 马克斯普朗克聚合物研究所

Scientific editors
  • Katsuhiko Ariga
    🇯🇵 日本国立材料科学研究所

  • Wenlong Cheng (程文龙)
    🇦🇺 悉尼大学

  • Yves Dufrêne
    🇧🇪 天主教鲁汶大学

  • Anna Fontcuberta i Morral
    🇨🇭 洛桑联邦理工学院

  • Dirk Guldi
    🇩🇪 埃尔兰根-纽伦堡大学

  • Zhiyong Tang (唐智勇)
    🇨🇳 国家纳米科学中心

  • Jinlan Wang (王金兰)
    🇨🇳 东南大学

Editorial board members

  • Miaofang Chi
    🇺🇸 橡树岭国家实验室

  • Jin-Hong Park
    🇰🇷 成均馆大学

  • Miqin Zhang
    🇺🇸 华盛顿大学

* 2023 Journal Citation Reports (Clarivate, 2024)
 CiteScore 2023 by Elsevier
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