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近日，小奶猫直播 化学系李文豪课题组发表最新单原子催化剂综述，相关成果“From lab-scale to industrialization: atomically M-N-C catalysts for the oxygen reduction reaction”发表于材料科学学科顶刊Energy & Environmental Science。小奶猫直播 博士研究生赵天佑为本文第一作者，化学系李文豪教授、香港城市大学杨嘉睿助理教授和清华大学王定胜教授为本文通讯作者。小奶猫直播 为第一通讯单位。

原子级M-N-C催化剂因其在氧还原反应中的优异性能成为新能源技术的研究热点。迄今为止，作为实现高效燃料电池的基础研究模型，已经开发了许多类型的M-N-C催化剂。事实上，在原子尺度下的理论研究工具的帮助下，活性位点及微观结构之间的电子交互的理解已经达到了一个全新的高度。然而，实验室规模下的理论建设与产业发展之间仍存有一定距离。因此，消除实验室级别的催化剂研究与产业市场生产之间的隔阂变得格外迫切。

本文通过总结M-N-C催化剂原子尺度下活性中心的构筑、表征、机理研究（探针与密度泛函理论计算）、机器学习与催化剂定向筛选设计等方面，指明了M-N-C催化剂在产业化进程中所需要解决的关键问题以及未来发展方向。以“工业技术加速产业化进程”为目标，对后续研究提出总体看法和参考。文章主要内容包括：

1. 探讨了原子级M-N-C催化剂的组成成分和合成方法。碳载体，如石墨烯、碳纳米管以及金属源，在提高催化剂的性能和稳定性方面发挥了重要作用。介绍了原子级M-N-C催化剂的主要合成方法：自下而上和自上而下的制备方法。

2. 探讨了催化剂的原位表征技术和失活机制。具体来说，原位表征技术包括电化学原位X射线谱学技术、电化学原位光谱技术，以及MEA的原位表征技术。这些技术使得研究人员能够实时监测催化剂在反应过程中的动态变化。此外，还通过化学探针法探究了原子级M–N–C催化剂的失活机制。为了提升催化剂的整体性能，文中详细介绍了多种调控策略，如优化活性位点的分布、调整支持材料的结构和合成条件，从而有效延长催化剂的使用寿命并提升其稳定性。

3. 探讨了机器学习（ML）和理论计算（如密度泛函理论，DFT）在催化剂设计中的应用。ML可以帮助加速催化剂筛选过程，预测催化剂的性能，并为催化剂的优化设计提供支持。通过理论计算，研究人员能够更好地理解催化剂活性中心的结构-性能关系，为催化剂的优化提供理论依据。

4. 探讨了催化剂工业化过程中可能面临的挑战，主要包括以下几个方面：原子级M–N–C催化剂的合成原料与催化材料、从实验室到工业化的评估方法，以及催化剂在实际工况下的衰减机制。此外，文章还探讨了ML在催化剂设计中的应用及其在加速催化剂产业化过程中的潜力。

图注：原子级M-N-C电催化剂实现其产业化应用所面临的挑战与机遇(与机器学习相结合)

本文探讨了原子级M–N–C催化剂在能源转换和存储领域，尤其是氧还原反应（ORR）中的应用潜力。文章总结了这些催化剂从实验室研究到工业化应用的进展，分析了催化剂的合成方法、材料优化、失活机制、评估方法及机器学习的作用，提供了推动大规模应用的理论支持。此外，文章还指出了催化剂产业化过程中需要解决的关键问题，如稳定性、性能、生产工艺和成本控制等，对学术研究和实际应用具有重要意义。

供稿：李文豪