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机器学习助力金属间化合物合成氨催化剂定向设计

日期: 2025-09-03
浏览次数: 456

来源:X-MOL

氨(NH3)作为重要的化肥原料和清洁能源载体,其工业生产目前主要依赖高温高压的Haber-Bosch工艺,该过程能耗约占全球总能耗的2%。这一工艺的核心挑战在于如何高效断裂N≡N三键,而开发高效催化剂以降低反应能垒是解决问题的关键。根据金属的氮亲和性与催化活性之间存在的火山型关系,钌(Ru)基催化剂展现出良好的应用前景。然而,目前仍缺乏系统的理论指导来推动高活性Ru基合成氨催化剂的定向设计。金属间化合物(IMCs)因其有序的晶体结构和可调控的组分优势,被视为一类极具发展潜力的新型合成氨催化剂。但面对数量庞大的IMCs材料库,传统的试错筛选方法效率低下。因此,建立高效的催化剂筛选方法,加速新型催化剂的开发进程,已成为当前该领域亟待突破的关键科学难题。

本文亮点包括:(1)构建了氮原子和氮气分子吸附能与合成氨性能的二维活性火山图,结合机器学习,预测出具有优异合成氨活性的NdRu2 IMCs。(2)基于NdRu2 在火山图中的位置分析,提出通过钪(Sc)掺杂进一步提升催化活性的策略。所制备的Sc1/8Nd7/8Ru2新型催化剂在温和条件下展现出8.18 mmol m-2 h-1的优异比活性。(3)通过实验表征和理论计算证实,Sc1/8Nd7/8Ru2中Ru位点的d电子能级与N2分子轨道能级具有更好的匹配性,这有利于Ru与N2形成d-p轨道杂化,显著弱化N≡N键,该发现突破了传统电子富集作为活性描述符的固有认知,为催化剂理性设计提供了新思路。(4)Sc掺杂在IMCs晶格中引入了额外间隙位点,赋予Sc1/8Nd7/8Ru2可逆储氢特性,不仅大幅提升了催化剂抗氢中毒能力,还实现了优异的合成氨压力响应性和催化稳定性。



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