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尋找用于可持續和可再生清潔能源的高效雙功能析氧/還原反應 (OER/ORR) 電催化劑至關重要。機器學習（ML）已被用于幫助研究高效雙功能催化劑候選者的催化活性來源，其在催化劑研究中越來越流行。

在此，貴州大學丁召教授、劍橋大學Zhaofu Zhang博士及貴州師范學院Wentao Wang等人提出了一種基于單一過渡金屬（TM）的有缺陷的AlP系統，通過使用DFT方法來驗證雙功能氧電催化。研究表明，在TM-錨定AlP單層的Al空位上，用兩個N原子取代兩個P原子可以提高催化活性。

具體而言，基于DFT計算和ML方法，作者設計了一系列V_Al-2N_P-AlP支撐的單原子催化劑（SAC）用于研究OER和ORR過程的催化活性。結果表明，Co@V_Al-2N_P-AlP和Ni@V_Al-2N_P-AlP系統分別具有最佳的OER（0.38, 0.24 V）和 ORR過電位（0.25, 0.39 V）。此外，Fe@V_Al-2N_P-AlP的ORR過電位為0.48 V，也是ORR的理想電催化劑。

圖1. TM@V_Al-2N_P-AlP作為SAC候選者的示意圖

根據*OH、*O和*OOH中間體的吉布斯自由能變化的比例關系，作者建立了火山圖和等高線圖并進一步給出了計算結果，TM原子的d帶中心和d軌道電子數與電負性的乘積是該系統的理想描述符。為了研究OER/ORR過程的活動起源，進一步采用基于梯度提升回歸（GBR）模型的ML方法來研究催化反應的其他潛在活性來源。結果表明，TM-d電子數、TM原子半徑及TM原子的電荷轉移也是與吸附行為有關的主要描述符。

這項工作的新穎性可以總結如下：（i）二維 AlP中引入的缺陷將提高OER和ORR過程的催化活性；(ii) 使用ML方法挖掘 2D TM@V_Al-2N_P-AlP系統的重要描述符是一種有效的方法。這項研究結果表明，通過結合 DFT計算和ML方法，可以在理論上指導設計高效但低成本的雙功能電催化劑。

圖2. ML過程的簡要描述及特征重要性分析

Transition Metal and N Doping on AlP Monolayers for Bifunctional Oxygen Electrocatalysts: Density Functional Theory Study Assisted by Machine Learning Description, ACS Applied Materials & Interfaces 2021. DOI: 10.1021/acsami.1c22309

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ACS AMI: 機器學習+DFT指導設計高效的雙功能OER/ORR電催化劑

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