导语
高熵氧化物凭借其独特的组成灵活性与结构稳定性，在催化领域展现出巨大潜力，然而其庞大的成分空间使得传统研发模式步履维艰。近日，浙江大学翁小乐教授团队联合伦敦大学学院Jawwad Darr教授在《Advanced Functional Materials》上发表重要研究成果。研究团队成功开发了一套集成高通量合成、焦耳热测试与机器学习的一体化平台，实现了高熵氧化物催化剂的快速筛选与优化。该平台通过连续水热合成技术实现百克级/小时的规模化制备，并借助焦耳加热系统在10秒内完成1323K的快速活性评估，结合随机森林模型精准指导新型高活性组分的设计，将整体研发时间缩短约70%，为高性能催化材料的加速发现提供了全新范式。
研究亮点
流程革命：构建“合成-测试-分析”一体化平台，实现高熵氧化物催化剂的快速开发闭环
效率卓越：百克级/小时高通量合成结合10秒级快速焦耳热测试，研发周期缩短70%
精准设计：机器学习量化构效关系，成功指导新型高活性催化剂(CeNdPrSmY)O₂的发现
绿色可扩展：连续水热合成路线绿色高效，具备规模化制备潜力
图文解析
图1 展示了一体化平台的整体工作流程，涵盖了从高通量合成、快速催化测试到数据驱动分析的全过程，系统体现了平台的高度集成性与自动化特征。
图2 通过XRD、HR-TEM和元素Mapping等表征手段，证实了CHART方法成功合成出单一岩盐结构的(MgCoNiCuZn)O高熵氧化物，且五种金属元素在纳米尺度上均匀分布，展现了该合成路线在保证材料结构一致性与组分准确性方面的显著优势。
图3 系统评估了46种HEOs在甲烷非氧化偶联反应中的催化性能。快速焦耳加热系统实现了10秒内升至1323K的瞬时升温，性能数据揭示了不同HEOs在CH₄转化率与C₂烃选择性方面的显著差异，并反映出反应路径中存在的竞争关系。
图4 通过随机森林模型与SHAP分析，揭示了Pr、Ce、Y等稀土元素与萤石结构对C₂H₆选择性的关键促进作用。基于这些认识优化的新型(CeNdPrSmY)O₂材料在实验中实现了C₂H₆产率的显著提升，验证了数据驱动策略的有效性。
技术支撑
本研究构建的高效研发平台，其成功实施依赖于以下关键技术与设备支撑：
高通量合成系统：连续水热合成结合快速热处理，实现成分与结构的精准控制与规模化输出
快速焦耳热测试：具备瞬时升温与实时监测能力的焦耳加热系统，是实现快速活性筛选的核心
数据驱动分析平台：集成机器学习和可解释性分析算法，用于从海量数据中提取关键设计规律
该技术路线与现有材料高通量制备、快速性能筛选及数据科学领域的技术积累高度契合，为复杂功能材料的理性设计与加速开发提供了可复用的系统解决方案。
总结与展望
本研究通过构建集成高通量合成、快速焦耳热测试与机器学习的一体化平台，成功实现了高熵氧化物催化剂的加速开发，将研发周期大幅缩短70%，并指导发现了新型高活性组分。该工作不仅为“传统难制备”催化材料的快速筛选提供了可扩展的解决方案，也通过量化构效关系推动了材料设计的科学化与精准化。未来，该平台有望拓展至更多催化反应体系及更广阔的组分空间，进一步挖掘高熵材料在能源转化与化工催化中的潜力，为新材料研发范式变革提供持续动力。
文献信息
Accelerating the Discovery of High‐Entropy Oxide Catalysts through High‐Throughput Synthesis and Rapid Screening.
Advanced Functional Materials, 2025.
DOI: 10.1002/adfm.202518974
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