专栏名称: 催化开天地

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乔世璋院士团队，最新JACS！

催化开天地 · 公众号 · · 2024-08-07 08:30

正文

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碳-碳 (C-C) 耦合在电催化还原CO ₂ 以生产绿色化学品的过程中是必不可少的。

然而，由于反应网络的复杂性，关于潜在的反应机制和催化剂材料设计的最佳方向仍然存在争议。

基于此，2024年8月3日， 阿德莱德大学乔世璋教授团队 在国际顶级化学期刊 Journal of the American Chemical Society 发表题为《Machine Learning Big Data Set Analysis Reveals C-C Electro-Coupling Mechanism》的研究论文。

图1：C−C耦合大数据集的构建和采样过程

在文中，作者提出了一个全面的视角，建立了一个包含所有C–C耦合前体和催化活性位点组成的综合数据集，通过大数据集分析来探索反应机制和筛选催化剂。

针对各种吸附构型而开发的二维到三维（2D-3D）集成机器学习策略，可以快速准确地扩展量子化学计算数据，从而快速获取这一广泛的大数据集。

图2：二维到三维（2D-3D）集成模型的开发

对大数据集的分析表明:

（1）与对称耦合相比，不对称耦合机制表现出更高的潜在效率，最佳路径涉及 CHO 与 CH 或 CH ₂ 的耦合；

（2）通过包括 CuAgNb 位点的双金属掺杂可以增强铜基催化剂的 C-C 耦合选择性。

重要的是，作者通过实验证实了 CuAgNb 催化剂在C–C耦合中的实际增强性能。

图3：大数据预测的C−C耦合催化剂的实验验证

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