上海交通大学叶天南团队Nat. Commun.：机器学习助力合成氨金属间化合物催化剂定向设计

背景：氨作为重要化工原料和清洁能源载体，其工业生产依赖高能耗的Haber-Bosch工艺，开发高效催化剂降低反应能垒是关键挑战。研究目的：针对钌基金属间化合物催化剂缺乏系统理论指导的问题，建立机器学习辅助的催化剂定向设计方法。结论：成功开发出Sc1/8Nd7/8Ru2新型催化剂，通过Sc掺杂调控电子结构和形成间隙位点，实现了优异的催化活性和抗氢中毒能力，为催化剂智能化设计提供了新范式。