AM | 机器学习指导的L12型铂基高熵金属间化合物电催化析氢性能设计

本研究针对氢能开发中电催化析氢反应的高效催化剂设计难题，提出采用机器学习方法指导L12型铂基高熵金属间化合物的开发。通过构建15种五元Pt3M(4)组合体系，利用深度神经网络对453组第一性原理数据进行训练，实现了对2万种微观结构氢吸附能的高通量预测。实验验证表明Pt3(CrMnFeCo)在宽pH范围内具有优异催化活性与稳定性，其机理在于表层Co/Cr/Fe与次表层Ni/Co协同调控H吸附位点。该研究为多组分催化剂设计提供了新范式，并深化了对高熵体系中活性起源机制的理解。