徐来教授、Oleg V. Prezhdo教授ACS Nano：新型描述符预测在二维W2N3载体上的三金属团簇催化剂的电催化NRR

第一作者：陈思宇, 高永奇, 王武刚

通讯作者：徐来*，Oleg V. Prezhdo*

单位：苏州大学，南加州大学

氮气的电催化还原是有望取代传统工业合成氨的重要方法，近年来受到广泛的关注，但是由于氮气在正常状态下存在惰性，难以打开氮氮三键，导致后续加质子化步骤非常困难，而二维氮化钨以及金属团簇被认为是优秀的电催化还原催化剂，我们筛选了大量的由三金属原子团簇嵌入带N空位的二维W₂N₃，计算了他们的反应能量变化过程，最终确定V-Ni-Cu的团簇组合与W₂N₃复合后具有最优秀的NRR电催化性能，

此外Fe₃团簇以及Fe₂Co团簇也有着非常优秀的催化效果，还计算了在溶剂化状态下的体系NRR全路径；此外研究这些体系的DOS，ICOHP等电子特性，发现自旋极化在其中起了非常关键的作用，最终确定了三组描述符可以预测这类材料的催化性能，展示它们和材料催化性能之间的线性关系。本文为未来氮气电催化还原催化剂提供了方向，有助于进一步加速二维材料以及团簇材料在电催化领域的应用。

基于此，来自苏州大学的徐来教授与南加州大学的Oleg V. Prezhdo教授合作，在国际知名期刊ACS NANO上发表题为“Prediction of Three-Metal Cluster Catalysts on Two-Dimensional W₂N₃ Support with Integrated Descriptors for Electrocatalytic Nitrogen Reduction”的文章。

该文章筛选了大量的由三金属原子团簇嵌入带N空位的二维W₂N₃，计算了反应能量变化过程，确定了最优路径和体系；分析最优体系的DOS和COHP等电子结构发现自旋极化的关键作用。最终基于上述电子结构分析以及大数据分析发现了三个可以用来预测该类材料催化性能的描述符。

图1. 三种新型描述符预测三原子团簇氮气还原反应催化性能。

本文选取常见的金属元素进行组合，形成百种金属团簇材料负载在含N空位上的二维金属氮化钨，分别计算形成能，氮气吸附能以及H吸附能对各体系的稳定性以及选择性进行表征，对符合稳定性和选择性要求的体系进行反应能垒计算，通过对比决速步筛选出最优秀的体系V-Ni-Cu@NV-W₂N₃, Fe₂Co@NV-W₂N₃和Fe₃@NV-W₂N₃，同时在溶剂化情况下详细计算了上述三个体系的全路径，其反应的催化性能在目前提出的NRR催化剂中有较好的竞争力。

要点二：最优体系及其在氮气吸附状态下的电子结构分析

分析氮气吸附以及质子化反应过程中不同团簇体系的电子结构，可以帮助发现团簇体系和吸附物质之间的相互作用，通过对最优体系进行DOS，ICOHP，差分电荷等计算分析揭示团簇之间的相互作用，金属原子的自旋分布；氮气吸附过程中的电子移动情况，揭示了金属团簇的自旋极化作用对氮气吸附以及后续质子化步骤的重要作用，总的来说从电子结构以及转移角度给出了这些体系优异催化性能的原因。

要点三：多种描述符助力预测类似体系的催化性能

简洁的描述符可以帮助我们轻松地找到高性能的催化剂。本文从上述路径筛选系统中选择了7个系统来寻找描述符。通过收集电子结构信息，找到了可以很好地描述材料NRR特性的描述符，分别是不同自旋状态下ICOHP的差值ICOHP_α-ICOHP_β；不同自旋状态下 d带中心的差值；以及磁矩。这三个物理量和体系的决速步有很好的线性关系。

要点四：前瞻

对优秀的电催化NRR催化剂的寻找仍然是非常前沿的工作，通过对较大量部分数据体系的计算模拟仿真，将合适的物理量作为与反映催化性能的物理量建立线性关系，这可以帮助我们以最小的代价去预测数量庞大的类似体系的催化性能，选出符合要求的材料，而不用再通过计算或者实验试错。更完善的模拟方法，评判标准以及机器学习，大数据算法将加速多种新型催化剂的诞生，助推催化剂的发展。

Prediction of Three-Metal Cluster Catalysts on Two-Dimensional W₂N₃ Support with Integrated Descriptors for Electrocatalytic Nitrogen Reduction”

徐来教授简介：苏州大学教授，博士生导师。北京大学本科毕业，美国加州大学洛杉矶分校(University of California, Los Angeles)博士毕业，2015年11月加入苏州大学功能纳米与软物质研究院。徐来教授课题组的研究方向为计算材料化学，利用密度泛函理论/从头算动力学方法研究表界面材料催化体系，利用机器学习方法辅助材料设计，探索表界面材料光电催化反应机理，包括水的光催化全解反应、氢气析出反应、二氧化碳还原反应、氮气还原反应等。

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陈思宇：2022年硕士毕业于苏州大学功能纳米与软物质研究院，师从徐来教授。课题研究方向为催化材料第一性原理模拟，使用第一性原理模拟计算探究材料性能，从而指导设计性能优异的光电催化材料。

徐来教授课题组招 聘全日制博士/硕士研究生，招生方向包括物理、材料、化学，其中博士研究生要求研究方向为纯计算方向。有意者请发送简历，纯计算文章列表，研究项目描述至xulai15@suda.edu.cn。

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