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计算-数据-智能体驱动催化剂理性设计

反应相图,智能体,数据驱动

通过电催化转化氮氧化物是一种缓解环境问题和构建可持续发展的反向氮循环路线。肖建平团队开发了反应相图方法，它不仅可以深入了解反应机理，还可以预测一系列催化剂的催化活性和选择性趋势。应用反应相图方法开展了一氧化氮电还原（eNORR）研究，提出了合成氨的新路线；团队基于自主开发的恒电势计算方法，揭示了电催化直接脱硝在热力学层面的理论限制，提出了电催化脱硝理性设计新方案。同时，团队发现电催化一氧化氮还原合成氨和羟胺具有结构敏感性，提出调控催化剂的局部结构和电子结构是有效调控电催化一氧化氮还原的活性和选择性的关键。最后，团队基于自主开发的反应相图方法成功筛选出具有高eNORR合成氨活性的Cu6Sn5合金，其具有安培级的合成氨活性，展现出了应用潜力。