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CO₂的電還原為實(shí)現(xiàn)碳循環(huán)和能源再生提供了一種可持續(xù)的途徑，開發(fā)用于CO₂還原反應(yīng)（CO₂RR）的高效電催化劑是關(guān)鍵的科學(xué)問題。目前，雙金屬位點(diǎn)催化劑（DMSCs）在電化學(xué)CO₂RR中顯示出巨大的潛力。然而，調(diào)節(jié)多種過渡金屬的組合和結(jié)構(gòu)是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。

北化張欣/楊宇森JMCA: DFT+機(jī)器學(xué)習(xí)，高效篩選雙金屬位點(diǎn)CO2RR催化劑！

在此，北京化工大學(xué)張欣教授、楊宇森等人報(bào)道了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略，采用DFT與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法相結(jié)合來預(yù)測(cè)1120個(gè)DMSCs（兩個(gè)過渡金屬原子嵌入在氮摻雜石墨烯中，即M₁-M₂-N₆-Gra，金屬和氮的配位數(shù)(ω)在2~4之間）的催化性能，以篩選出高效的CO₂RR電催化劑。

DFT計(jì)算結(jié)果表明，當(dāng)ΔG_*CO大于0.11 eV時(shí)，U_L與ΔG_*CO之間存在良好的線性關(guān)系。然而，當(dāng)ΔG_*CO小于0.11 eV時(shí)，線性關(guān)系被顯著破壞，導(dǎo)致使用ΔG_*CO對(duì)催化劑性能的預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確。因此，有必要通過使用具有簡(jiǎn)單易用特性的機(jī)器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練更準(zhǔn)確地描述DMSCs催化性能的預(yù)測(cè)模型。接下來，作者使用Pearson相關(guān)系數(shù)對(duì)特征進(jìn)行分析，然后建立了具有這些特征的簡(jiǎn)單ML模型，可在不到1分鐘的時(shí)間內(nèi)獲得CO₂RR的U_L準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

圖1. 不同ML算法的預(yù)測(cè)性能

研究表明，在4種不同的監(jiān)督ML算法，即梯度提升回歸（GBR）、AdaBoosting 回歸（ABR）、隨機(jī)森林回歸（RFR）和線性回歸（LR）中，具有 17 個(gè)特征的梯度提升回歸（GBR）模型的預(yù)測(cè)精度最高，均方根誤差為0.09 V，決定系數(shù)R²為0.98。使用Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析，ω和e是M₁-M₂-N₆-Gra的CO₂RR最顯著的描述符，催化性能隨配位數(shù)和電子轉(zhuǎn)移數(shù)的增加而增加。通過實(shí)施兩輪嚴(yán)格的特征選擇過程，4種DMSCs（Mn-Ru、Mn-Os、Zn-Ru和Co-Au-N₆-Gra-model 3）被確定為潛在的CO₂RR高效電催化劑。

通過DFT計(jì)算，作者以高精度（小于0.07 V誤差）的結(jié)果驗(yàn)證了ML預(yù)測(cè)的這些數(shù)據(jù)?？傊?，這項(xiàng)工作展示了ML方法的巨大潛力，并為合理設(shè)計(jì)高性能電催化劑提供了一種有效且準(zhǔn)確的篩選方法。

圖2. ML預(yù)測(cè)與DFT計(jì)算結(jié)果的比較

Data-driven design of dual-metal-site catalysts for the electrochemical carbon dioxide reduction reaction, Journal of Materials Chemistry A 2022. DOI: 10.1039/D2TA04556G

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