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武大罗威AFM：机器学习助力HEA碱性HOR研究

来源：时间：2023-05-24 13:55:01 浏览：540次

第一作者：Yana Men、Dean Wu和Youcheng Hu

通讯作者：罗威教授

通讯单位：武汉大学

DOI: 10.1002/anie.202217976

研究背景

在电催化领域中，高熵合金（HEA）催化剂得到了广泛的研究，然而鉴别具有复杂原子排列的HEA的原子结构仍具有挑战性。基于此，武汉大学罗威教授等人报道了一种HEA-PdNiRuIrRh催化剂，其碱性氢氧化反应（HOR）的质量活性为3.25 mA μg^-1，比商用Pt/C提高了8倍。

文章要点

1、基于机器学习电位的蒙特卡罗模拟（ML-MC），作者发现HEA表面的优势Pd-Pd-Ni/Pd-Pd-Pd键合环境和Ni/Ru亲氧位点有利于优化*H的吸附/解吸和增强*OH的吸附，从而促进了优异的HOR活性和稳定性。

2、该研究揭示了HEA的原子分布和局部原子结构，有助于从根本上认识催化机理，为开发先进的HOR电催化剂开辟了新的途径。

图文展示

图1.HEA纳米颗粒的表征

图2.电催化碱性HOR性能

图3.HEA纳米颗粒的ML-MC模拟

图4.表面金属在HEA纳米颗粒中的溶解过程示意图和ΔEr热图

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