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碳-碳 (C-C) 耦合在電催化還原CO₂以生產(chǎn)綠色化學(xué)品的過程中是必不可少的。

然而，由于反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，關(guān)于潛在的反應(yīng)機(jī)制和催化劑材料設(shè)計(jì)的最佳方向仍然存在爭議。

基于此，2024年8月3日，阿德萊德大學(xué)喬世璋教授團(tuán)隊(duì)在國際頂級(jí)化學(xué)期刊Journal of the American Chemical Society發(fā)表題為《Machine Learning Big Data Set Analysis Reveals C-C Electro-Coupling Mechanism》的研究論文。

圖1：C?C耦合大數(shù)據(jù)集的構(gòu)建和采樣過程

在文中，作者提出了一個(gè)全面的視角，建立了一個(gè)包含所有C–C耦合前體和催化活性位點(diǎn)組成的綜合數(shù)據(jù)集，通過大數(shù)據(jù)集分析來探索反應(yīng)機(jī)制和篩選催化劑。

針對(duì)各種吸附構(gòu)型而開發(fā)的二維到三維（2D-3D）集成機(jī)器學(xué)習(xí)策略，可以快速準(zhǔn)確地?cái)U(kuò)展量子化學(xué)計(jì)算數(shù)據(jù)，從而快速獲取這一廣泛的大數(shù)據(jù)集。

喬世璋院士團(tuán)隊(duì)，最新JACS！

圖2：二維到三維（2D-3D）集成模型的開發(fā)

對(duì)大數(shù)據(jù)集的分析表明:

（1）與對(duì)稱耦合相比，不對(duì)稱耦合機(jī)制表現(xiàn)出更高的潛在效率，最佳路徑涉及 CHO 與 CH 或 CH₂ 的耦合；

（2）通過包括 CuAgNb 位點(diǎn)的雙金屬摻雜可以增強(qiáng)銅基催化劑的 C-C 耦合選擇性。

重要的是，作者通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了 CuAgNb 催化劑在C–C耦合中的實(shí)際增強(qiáng)性能。

圖3：大數(shù)據(jù)預(yù)測的C?C耦合催化劑的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本研究證明了基于機(jī)器學(xué)習(xí)加速的量子化學(xué)計(jì)算所生成的大數(shù)據(jù)集的實(shí)用性。

作者得出結(jié)論，將大數(shù)據(jù)與復(fù)雜的催化反應(yīng)機(jī)制和催化劑成分相結(jié)合將為加速優(yōu)化催化劑設(shè)計(jì)樹立新的范例。

文獻(xiàn)信息：Machine Learning Big Data Set Analysis Reveals C-C Electro-Coupling Mechanism, Journal of the American Chemical Society, 2024.https://doi-org.1394.top/10.1021/jacs.4c09079

原創(chuàng)文章，作者：計(jì)算搬磚工程師，如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明來源華算科技，注明出處：http://www.xiubac.cn/index.php/2024/08/07/9adad653b8/

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