北京化工大学程道建/许昊翔与日本东北大学李昊团队：揭示双原子催化“双萨巴蒂尔”优化法则，助力ORR高效设计

本文围绕双原子催化剂（DACs）在氧还原反应（ORR）中的活性机制展开研究。背景上，传统单原子催化剂受限于比例关系，活性提升遇到瓶颈，而DACs的双位点协同效应有望突破这一限制，但其活性规律尚不明确。研究目的旨在揭示DACs的ORR反应机制，并建立相应的理论模型。通过结合恒电势微观动力学模型与机器学习描述符，研究首次提出了“双萨巴蒂尔优化”理论，发现由于反应机制从缔合路径切换到解离路径，且存在三个基本步骤间的两次决速步切换，导致活性呈现独特的“双峰”火山图规律。结论证实了解离机制在DACs中的主导地位，并开发了基于可解释描述符的机器学习预测模型，实现了对ORR活性的高效数字化筛选。该研究不仅完善了多位点催化理论，还为高性能双原子催化材料的设计提供了新范式，成功从数百种组合中锁定了14种具有优异ORR活性的新型催化剂。