厦大孙毅飞/陈洲/李建辉/郑艳萍：机器学习揭示钙钛矿中Ce-O-Co基元在盐水环境中通过路易斯酸碱微环境实现双位点分子内氧析出

本研究针对碱性盐水电解中钙钛矿氧化物阳极电催化剂存在的析氧反应动力学缓慢和氯离子腐蚀问题，通过机器学习优化A位点组分，开发了Ce掺杂的Pr0.1Sr0.9Co0.5Fe0.5O3（Ce-PSCF）催化剂。该催化剂通过构建不对称的Ce-O-Co基序，激活非键合氧态，实现了双位点分子内晶格氧机制，从而调和了活性与稳定性的矛盾。实验表明，Ce-PSCF在300 mA cm⁻²电流密度下的过电位比未掺杂材料降低100 mV，耐久性提高15倍。理论分析揭示，其决速步骤从O-O耦合转变为OH⁻再填充，能垒降低，且独特的路易斯酸碱微环境增强了对OH⁻的亲和力并排斥Cl⁻，有效提升了在盐水环境中的抗腐蚀性能。