界面催化活性可被定量预测：中科大李微雪、刘进勋团队提出二氧化碳转化界面活性描述符体

本文研究背景为金属-氧化物界面是二氧化碳转化反应的关键位点，但其活性受多种动态因素影响，难以定量预测和设计。研究目的是通过耦合第一性原理计算、微观动力学模拟和可解释机器学习，构建一个可迁移的活性预测框架，以破解界面催化剂设计的“黑箱”难题。研究结论是成功识别出两个关键描述符——氧空位形成能和金属原子半径，它们共同决定了逆水煤气变换反应的界面活性，并呈现火山型关系；该双参数描述符框架不仅能解释已知高效催化剂性能，还可用于新催化剂的理性筛选与反向设计，并有望推广至更广泛的界面反应体系。