赵震教授课题组：DFT计算导航，原子团簇按需创制，实现电催化反应中原子团簇理性设计与精准合成

本文是一篇关于原子团簇催化剂在电催化反应中应用的研究进展综述。背景方面，原子团簇催化剂因其丰富的活性位点、协同效应和优异的选择性而受到关注，但传统的实验筛选方法效率低下且成本高昂。研究目的旨在通过DFT计算与机器学习技术辅助筛选和设计原子团簇，建立催化剂本征性质与催化活性之间的构效关系，以缩短研发周期并降低成本。结论部分，文章系统总结了团簇的结构定义、理论计算描述符（如几何结构、电子性质、吸附行为），并深入探讨了在氧还原、水分解、二氧化碳还原等关键电催化反应中的构效关系。此外，综述还介绍了理论指导下的团簇合成策略与表征技术，并对未来清洁能源转换装置中团簇催化剂的理性设计与应用前景提出了展望。