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電化學水分解制氫是一種緩解能源危機和全球環境問題的有效手段。然而，陽極析氧反應(OER)作為水分解的半反應之一，其涉及多個質子/電子耦合步驟，導致其具有緩慢的反應動力學。

因此，人們已經進行了大量的研究來探索具有足夠催化活性和穩定性的高效OER催化劑/電極，近年來，除了IrO₂和RuO₂等貴金屬基催化劑外，人們還開發了幾種非貴金屬基OER催化劑，如多金屬氧化物、層狀雙氫氧化物、尖晶石型氧化物或鈣鈦礦氧化物等。

雖然目前的研究已經討論了材料活性物質、納米結構和成分，但仍缺乏對內在結構-性質關系的探究。此外，催化劑的組分或晶相往往受到合成過程的復雜影響，這使得在大規模合成和實際應用中很難實現再現性。

?EES: 理論計算+機器學習！探究三元金屬(氫)氧化物非晶催化劑的復雜構效關系

近日，阿德萊德大學李昊博和澳大利亞國立大學Siva Karuturi等結合機器學習(ML)和密度泛函理論(DFT)計算來探索二元或三元多金屬催化劑的復雜構效關系。

具體而言，研究人員首先通過腐蝕工程策略合成了一種高活性的三元金屬(氫)氧化物(NiFeCo)OER催化劑，其中Ni: Fe: Co原子比為94.36%: 2.04%: 3.60%。由于其獨特的三元組分和非晶態結構，該催化劑在1.0 M KOH溶液中達到10 mA cm^-2電流密度時的過電位僅為146 mV，并具有超過300小時的穩定性。

受這一發現的啟發，研究人員通過原子尺度的活性位點工程獲得的超過300個Fe、Co、Ni(氫)氧化物結構組成的DFT計算數據集顯示，反應中間體吸附能和OER過電位呈廣泛分布，同時Fe、Co、Ni組分與OER過電位之間的關系尤為復雜。

通過分析基于活性位點結構中復合金屬物理性質的數據驅動的機器學習方法，三元組分有望獲得比單金屬或二元催化劑更高的OER活性；同時，在各種物理性質中，磁矩對這種催化劑的OER活性有重要影響；此外，非晶態催化劑的局部結構表現出相當的復雜性，而活性位點結構仍然是影響其活性的關鍵因素。

綜上，活性位點工程對所有可能的數百個活性位點結構進行了全面的構建和計算，這有助于研究無定形催化劑中組成元素之間復雜的相互作用，并且這些發現為合理預測和設計具有改進性能的多金屬(氫)氧化物材料提供了依據。

Unlocking the Performance of Ternary Metal (hydro)oxide Amorphous Catalysts via Data-driven Active-site Engineering. Energy & Environmental Science, 2023. DOI: 10.1039/d3ee01981k

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