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中國科研團隊借AI力量,解鎖金屬催化劑50年謎團!

   時間:2024-12-11 10:41:04 來源:ITBEAR編輯:快訊團隊 發(fā)表評論無障礙通道

在科研界的一項重大進展中,中國科學技術大學的李微雪教授及其團隊成功在多相催化領域邁出了歷史性的一步,其研究成果近期在《科學》雜志上發(fā)表,引起了廣泛關注。

這項研究的核心在于揭示了負載型金屬催化劑中“金屬-載體相互作用”的奧秘,這是長期以來困擾學術界近半個世紀的難題。李微雪教授帶領的團隊,經過長達8年的不懈努力,通過收集和分析涵蓋25種金屬與27種氧化物的實驗數據,最終利用人工智能技術取得了突破性進展。

研究過程中,團隊采用了一種創(chuàng)新的可解釋性AI算法,構建了一個包含300億個表達式的候選空間。這一方法不僅幫助團隊“復原”了缺失的實驗數據,還成功量化了“金屬-氧相互作用”和“金屬-金屬相互作用”這兩個關鍵物理量,從而揭示了金屬-載體相互作用的本質。

這一發(fā)現不僅為理解金屬-載體相互作用提供了新的視角,更重要的是,團隊提出了“強金屬-金屬作用”的原理性判據,這一理論有效解釋了在該類體系中觀察到的包覆現象。這一理論成果對于高效負載型催化劑的理性設計具有深遠的指導意義。

李微雪教授團隊的這一研究得到了清華大學教授、中國科學院院士李亞棟的高度評價。李亞棟院士認為,這一研究成果將對未來催化劑的設計與開發(fā)產生重要影響。

目前,已有實驗課題組基于這一理論成功合成了新的催化材料體系,并且新催化反應的研究工作也在緊鑼密鼓地進行中。這一系列的進展無疑將進一步推動多相催化領域的發(fā)展。

通過分子動力學的分析,團隊進一步揭示了氧化物包裹金屬催化劑的過程,以及金屬-金屬相互作用如何決定包覆界面的結構與動力學。這一系列的研究成果,不僅為學術界提供了新的理論支撐,更為工業(yè)界催化劑的設計與優(yōu)化提供了寶貴的實踐指導。

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