10月24日，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院、精準(zhǔn)智能化學(xué)全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的李微雪教授，受邀在Nature Catalysis的News & Views專(zhuān)欄上，發(fā)表題為“A data-driven leap towards stable catalysts”的文章，來(lái)自合肥微尺度物質(zhì)科學(xué)國(guó)家研究中心的胡素磊教授為該文的第一作者(https://doi.org/10.1038/s41929-025-01428-0)。文章在對(duì)同期發(fā)表的一篇最新研究論文進(jìn)行專(zhuān)題介紹的同時(shí)，對(duì)該領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展做出評(píng)述。
在從能源轉(zhuǎn)化到環(huán)境治理的眾多工業(yè)過(guò)程中，負(fù)載型金屬納米催化劑扮演著核心角色。然而，一個(gè)長(zhǎng)期困擾工業(yè)界的“阿喀琉斯之踵”是催化劑在復(fù)雜化學(xué)反應(yīng)、高溫條件下的失活問(wèn)題。這種失活通常源于納米顆粒的“燒結(jié)”——即顆粒聚并長(zhǎng)大，導(dǎo)致活性表面積急劇減少。因此，理性設(shè)計(jì)出具備優(yōu)異抗燒結(jié)性能的催化劑，是催化科學(xué)與工程領(lǐng)域追求的重大目標(biāo)。
解決該難題的關(guān)鍵之一，在于對(duì)金屬納米顆粒與氧化物載體之間相互作用 (Metal-Support Interaction, MSI)的深刻理解與精準(zhǔn)調(diào)控。李微雪團(tuán)隊(duì)前期的研究工作為這一復(fù)雜問(wèn)題的解決建立了一個(gè)清晰的理論，即普適的MSI“火山型”關(guān)系原理 (Science 374 (2021) 1360-1365)。 該原理揭示：MSI并非越強(qiáng)越好。過(guò)弱的相互作用無(wú)法有效錨定納米顆粒，會(huì)導(dǎo)致其在載體表面輕易地遷移和聚并；而過(guò)強(qiáng)的相互作用則會(huì)改變金屬的表面化學(xué)勢(shì)，加速原子級(jí)的遷移與再沉積，即奧斯特瓦爾德熟化。只有當(dāng)MSI強(qiáng)度處于“火山峰”的理想?yún)^(qū)間時(shí)，兩種失活機(jī)制才能被同時(shí)抑制，從而實(shí)現(xiàn)催化劑的最佳熱穩(wěn)定性。對(duì)于高溫反應(yīng)、化學(xué)穩(wěn)定性差、亞納米甚至單原子催化劑等所面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步提出雙功能載體設(shè)計(jì)原理，借此打破界面作用標(biāo)度律限制，超越催化材料塔曼溫度的限制。
在該理論指導(dǎo)下，來(lái)自美國(guó)密西根大學(xué)的S.Linic教授與B. Goldsmith教授在同期的《NatureCatalysis》上發(fā)表了一項(xiàng)最新的研究突破(https://doi.org/10.1038/s41929-025-01417-3)。 他們基于第一性原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)展開(kāi)了大規(guī)模分子動(dòng)力學(xué)模擬，完整的從理論上驗(yàn)證了李微雪團(tuán)隊(duì)提出的穩(wěn)定性“火山型”理論。并在定量上首次精確證實(shí)了李微雪團(tuán)隊(duì)提出的最佳MSI準(zhǔn)則：即當(dāng)納米顆粒與載體的接觸角為90°時(shí)，催化劑的抗燒結(jié)性能達(dá)到最優(yōu)。他們進(jìn)一步將這一90°接觸角作為載體篩選的核心判據(jù)，利用基于決策樹(shù)的可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從載體的表面能、表面氧鍵序（SBOO）等內(nèi)在物理特征出發(fā)，預(yù)測(cè)MSI強(qiáng)度。以此為基礎(chǔ)，他們對(duì)包含超過(guò)10,000種不同表面的氧化物數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了高效的高通量篩選，并鎖定了一批最有潛力的候選材料。最終，通過(guò)實(shí)驗(yàn)合成與表征，他們成功驗(yàn)證了模型預(yù)測(cè)的最優(yōu)體系——Pt/BaO催化劑——具備超越傳統(tǒng)載體的高溫抗燒結(jié)性能。這項(xiàng)工作將基礎(chǔ)理論成功轉(zhuǎn)化為具體的工程預(yù)測(cè)工具，是對(duì)李微雪團(tuán)隊(duì)前期工作的有力證明與應(yīng)用。這種以模擬為驅(qū)動(dòng)、以載體為中心的方法為發(fā)現(xiàn)尚未開(kāi)發(fā)的催化新材料提供了一個(gè)強(qiáng)大的工具。
展望未來(lái)，需要實(shí)現(xiàn)對(duì)MSI更深層次的物理調(diào)控，需要建立能夠揭示其背后物理本質(zhì)的解析模型。在2024年，李微雪團(tuán)隊(duì)從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)出發(fā)，通過(guò)基于符號(hào)回歸的可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)方法和理論推導(dǎo)(“白箱”模型)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)函數(shù)驅(qū)動(dòng)的分子動(dòng)力學(xué)模擬( “黑盒”模型)，成功建立了一個(gè)描述MSI強(qiáng)度的普適性解析物理方程(Science 386 (2024) 915-920)。這樣發(fā)展起來(lái)的兼具二者之長(zhǎng)的混合“灰箱”模型，不僅同樣具有精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)能力，更重要的是它以簡(jiǎn)潔的數(shù)學(xué)形式揭示了相互作用背后的物理規(guī)律，為從第一性原理出發(fā)進(jìn)行催化劑設(shè)計(jì)提供了更為深刻的機(jī)理洞察。
一個(gè)理想的工業(yè)催化劑不僅要穩(wěn)定，更要追求高活性與高選擇性。這三大性能指標(biāo)之間往往存在復(fù)雜且相互制約的關(guān)系，構(gòu)成了催化劑設(shè)計(jì)中的“多目標(biāo)優(yōu)化”難題。在此，李微雪提出，可能解決方案是將“白箱”模型的機(jī)理透明度與“黑箱”模型的強(qiáng)大預(yù)測(cè)能力相結(jié)合，發(fā)展相應(yīng)的“灰箱”催化模型，進(jìn)一步與高通量的、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)迭代合作，實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略性的理實(shí)交融。這樣的研究范式將使人們能夠在高維催化空間中導(dǎo)航，理解并駕馭穩(wěn)定性、活性與選擇性之間的復(fù)雜關(guān)系，從而在真實(shí)的工業(yè)操作條件下，真正實(shí)現(xiàn)未來(lái)高效、穩(wěn)定催化劑的理性設(shè)計(jì)與創(chuàng)造。
（化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院、精準(zhǔn)智能化學(xué)全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、科研部）
