電催化是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)能源轉(zhuǎn)化與減碳減排的關(guān)鍵技術(shù)。電催化反應(yīng)總是在特定的環(huán)境下發(fā)生，并且和環(huán)境中的物種發(fā)生相互作用，形成工況下的活性相結(jié)構(gòu)，活性相結(jié)構(gòu)搜索的傳統(tǒng)算法存在條件依賴性，無(wú)法適應(yīng)無(wú)序和動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)的不足，這需要發(fā)展新的研究范式來(lái)實(shí)現(xiàn)催化活性相的探索。北京大學(xué)深圳研究生院新材料學(xué)院潘鋒教授團(tuán)隊(duì)將數(shù)學(xué)的圖論/代數(shù)拓?fù)浜徒Y(jié)構(gòu)化學(xué)相融合，通過(guò)將化學(xué)結(jié)構(gòu)映射為數(shù)學(xué)模型，發(fā)展了系列材料研究方法，創(chuàng)新性地提出一種基于圖論的結(jié)構(gòu)化學(xué)研究方法(Sci China Chem, 2019, DOI: 10.1007/s11426-019-9502-5)解決了晶體學(xué)同構(gòu)判斷的難題，建立了擁有65萬(wàn)晶體結(jié)構(gòu)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，并以此發(fā)展材料基因組學(xué)和AI for Science(AI4S)的研究，將其應(yīng)用于低維材料的發(fā)現(xiàn)(National Science Review, 2022, DOI: 10.1093/nsr/nwac028)和新型固態(tài)電解質(zhì)的設(shè)計(jì)(J. Am. Chem. Soc. 2024, 146, 27, 18535—18543)。該文章發(fā)展了基于圖表示、圖同構(gòu)和機(jī)器學(xué)習(xí)的主動(dòng)學(xué)習(xí)框架，可以實(shí)現(xiàn)從包含數(shù)百個(gè)中間物種催化反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中快速預(yù)測(cè)最優(yōu)熱力學(xué)路徑的方法(CCS Chemistry 2024, 7, 1—14)。
 

　　近日，潘鋒團(tuán)隊(duì)和廈門(mén)大學(xué)李劍鋒教授、鄭世勝團(tuán)隊(duì)提出了一種基于圖論結(jié)構(gòu)化學(xué)、拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)的自動(dòng)化多相催化活性相探索框架。該研究通過(guò)拓?fù)湟龑?dǎo)采樣算法結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種催化材料活性相的系統(tǒng)性采樣和高效計(jì)算，為多相催化反應(yīng)的機(jī)理研究和材料設(shè)計(jì)提供了新的技術(shù)路徑。相關(guān)研究成果以“Active Phase Discovery in Heterogeneous Catalysis via Topology-Guided Sampling and Machine Learning”為題，發(fā)表于國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《自然·通訊》。
 

　　在多相催化過(guò)程中，活性相的確定對(duì)于理解反應(yīng)機(jī)理至關(guān)重要。然而，受環(huán)境條件影響，催化劑表面及其內(nèi)部的原子結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生復(fù)雜演變，傳統(tǒng)的計(jì)算模擬方法難以高效覆蓋龐大的結(jié)構(gòu)空間。針對(duì)該問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)提出一種基于代數(shù)拓?fù)涑掷m(xù)同調(diào)理論的采樣算法(PH-SA)，它利用持序同調(diào)分析通過(guò)自下而上的方法檢測(cè)空間中可能的吸附/嵌入位點(diǎn)。PH-SA能夠探索表面、亞表面甚至體相與活性物種之間的相互作用，不受形態(tài)限制，因此可應(yīng)用于周期性和非晶態(tài)結(jié)構(gòu)。
 

基于持久同調(diào)的采樣算法(PH-SA)的概述和活性相探索的總體框架
 

　　本文通過(guò)兩個(gè)典型體系驗(yàn)證了該框架的有效性。首先，在Pd-H體系中，該方法篩選了超過(guò)5萬(wàn)種可能的氫吸附/嵌入構(gòu)型，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)計(jì)算了不同氫濃度下的活性相分布。研究發(fā)現(xiàn)，在電化學(xué)條件下，Pd(100)表面經(jīng)歷了由四重空位到六重空位的重構(gòu)，這一現(xiàn)象被認(rèn)為與CO2電還原反應(yīng)的催化活性增強(qiáng)密切相關(guān)。其次，在Pt-O體系中，該方法分析了超過(guò)10萬(wàn)種Pt納米團(tuán)簇的氧化構(gòu)型，發(fā)現(xiàn)隨著氧濃度的增加，Pt55團(tuán)簇內(nèi)部逐漸形成Pt-O配位結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致其氧還原反應(yīng)活性降低。這一結(jié)果與實(shí)驗(yàn)觀察高度一致。
 

不同H濃度的PdHx體系結(jié)果分析
 

不同0濃度的PtOx體系結(jié)果分析
 

　　該研究表明，基于拓?fù)鋵W(xué)的采樣方法可有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)基于化學(xué)直覺(jué)的采樣策略的不足，同時(shí)結(jié)合AI機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)的高效計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模結(jié)構(gòu)空間的自動(dòng)化探索。研究團(tuán)隊(duì)表示，該方法不僅適用于金屬催化劑，還可推廣至其他復(fù)雜催化體系，如CO2電還原中的CuOx相變以及SiOx在鋰離子電池中的儲(chǔ)能機(jī)制研究。
 

　　潘鋒及博士畢業(yè)生鄭世勝以及李劍鋒為本文的通訊作者。鄭世勝、廈門(mén)大學(xué)人工智能研究院張希銘為本文第一作者。本研究由國(guó)家自然科學(xué)基金、廣東省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等項(xiàng)目資助。