https://doi.org/10.1002/aenm.202303885
2023年12月，Advanced Energy Materials杂志在线发表了中国科学院理化技术研究所张铁锐研究员团队在人工光合成产物精准检测领域的最新研究成果。该工作为低浓度水相产物核磁定量方法的选择提出了一种判据，并利用该判据构建了基于数据采集-结果预测-实验验证的研究筛选框架。该工作旨在引起人们对水峰压制下核磁共振氢谱量化方法选择的重视。论文第一作者为：李东，徐宁，论文共同通讯作者为：赵运宣、张铁锐。
目前，光/电催化CO2/N2还原产物和相应的C-N偶联产物的研究备受关注，其中低的产物浓度以及复杂的溶液条件对检测手段提出了严格的要求。在多种检测技术中，核磁共振氢谱（1H-NMR，图1a）是一种可同时反映多个分子中氢原子的核磁共振效应的技术，因此在产物检测研究中备受青睐。图1b中的螺旋柱状图显示，从1965到2023年，有关1H-NMR的报道越来越多，而且其在研究小分子方面的应用也越来越广泛和频繁（图1c），这进一步说明了1H-NMR在产物检测中的重要意义。
通常情况下，大多数光/电催化CO2/N2还原产物的检测涉及水的引入，导致巨大水峰的出现，甚至影响或掩盖目标分子的峰信号。因此，通常使用水峰压制脉冲序列削弱或抑制水的影响。然而，水峰压制引起的基线干扰可能会进一步影响核磁定量的准确性。通常，1H-NMR定量结果以目标分子和内标物的相对强度表示，相对强度的计算方法有两种：峰积分法和峰高法。然而水峰压制产生的基线干扰对二者的影响以及其造成的定量误差是未知的，且目前还没有明确的研究表明哪种方法更适用于水峰压制下低浓度光/电催化水相产物的定量。
合理的选择建议或准则的提出，将使未知产物的探索或定量更加严谨和准确，也有利于我们深入理解1H-NMR定量。在此，为了探索在水峰压制条件下采用1H-NMR定量低浓度水相产物更适合的数据处理方法，我们系统地研究了峰积分法和峰高法在检测广泛关注的光/电催化CO2/N2还原中低浓度产物（如铵、甲酸和尿素）时的应用。根据研究结果，我们提出了一个可能的判断标准，以帮助选择一种更易于量化低浓度水相产物的数据处理方法。进一步，九种不同低浓度产物分子的实验结果极大程度地验证了该标准用于指导核磁数据处理方法选择的高可行性。此外，提出的标准可作为机器学习或高通量计算筛选的描述符，用于建立基于核磁方法的筛选-研究框架，进一步实现核磁数据库的构建。
在本研究中，我们研究了采用核磁共振氢谱定量光/电催化CO2/N2还原产物的可行方法。根据实验结果，我们发现在引入水峰压制后，1H-NMR的两种数据处理方法（峰积分法和峰高法）对不同低浓度产物的适用性不同。其根本原因可能是水峰压制造成的基线失真，从而导致具有不同峰宽的核磁峰的定量结果出现差异化偏差。基于误差分析后，我们提供了一种简便的量化标准或者判断依据，并以该判据为桥梁构建了基于数据采集-结果预测-实验验证的研究筛选框架，以指导我们选择更合适的定量方法进行光/电催化CO2/N2还原产物的准确定量。
图1 a) 用于辨识产物的1H-NMR设备。b) 与1H-NMR有关的出版物数量（数据来自 Web of Science，截至2023年8月28日，搜索关键词为1H-NMR）。c) 1H-NMR在小分子化合物检测中的应用（数据来自Web of Science，截至2023年8月28日，搜索关键词为1H-NMR和产物名称，如1H-NMR和Ammonium)。
首先，我们研究了水溶液中定量产物时常用的水峰压制序列，并选择了效果较好的"zgesgp"序列进行后续研究。以检测光/电催化N2固定过程中的铵产物为例，图2a描述了使用峰积分法处理数据时相对强度（相对面积）的计算方法，实际测试结果如图2b所示。铵根离子显示出1:1:1的三重信号（J1H-14N≈52 Hz），化学位移为6.978、6.913和6.848 ppm，马来酸位于6.181 ppm，而二甲亚砜的化学位移为2.500 ppm。图2c中的结果表明，理论标准曲线和实验标准曲线的斜率几乎相同，这表明在所研究的浓度范围内，实验得到的相对峰面积约等于氢原子的理论比率，拟合标准曲线也保持了良好的线性关系，进一步说明了利用峰积分法进行铵根离子数据处理的可靠性和可行性。
图2 a) NH4+的1H-NMR信号原理和峰积分法计算示意图。b) 不同浓度NH4+的1H-NMR谱图。c) NH4+理论氢原子比与峰积分法得出的实验值的比较。
除峰积分法外，峰高法也是一种常用的核磁定量方法。如图3a所示，对于同一种产物而言，峰高度与产物浓度成正比。因此，相对强度可以用相对峰高度来表示。采用峰高法对图2b中NH4+溶液的1H-NMR数据进行计算，图3b结果表明线性拟合结果是可靠的。此外，峰积分和峰高法在低浓度范围内的比较也证明了使用峰积分和峰高法进行数据处理的可行性和获得有效数据的可靠性（图3c）。因此，峰积分法和峰高法均可用于光/电催化N2固定反应中铵根离子的定量。
图3 a) 峰高法数据计算原理示意图（C：与浓度相关的系数；T2是表征弛豫的时间常数；R代表弛豫常数；T2越小，弛豫越快。）。b) 用峰高法处理的标准NH4+曲线和c) 低浓度范围内下分别用峰积分法和峰高度法处理的标准NH4+曲线。
同样，也探究了峰积分法和峰高法对定量光/电催化CO2还原的典型产物HCOOH的适用性。连续两次的HCOOH测试结果显示峰积分法更适合其定量（图4a, b）。与之不同的是，对于C-N偶联产物尿素的检测，峰高度法比峰积分法更适合(图4c, d)。综上所述，峰高法对低浓度尿素溶液的定量更简单，重复性更好。
图4 峰高度和峰积分法处理的两次测试的低浓度a, b) 甲酸和c, d) 尿素标准溶液。
上述三种产物的分析发现峰积分法和峰高法对于不同的分子具有不同的适用性。低浓度产物中，峰积分和峰高都适用于铵的1H-NMR定量；峰积分法更适用于HCOOH的定量，而对于低浓度尿素而言，更可靠的数据处理方式是峰高法。合理的解释可以归结为水峰压制引起的不同程度的基线干扰，从而引起不同核磁峰的差异化偏差。
理论峰面积与实验峰面积之间的偏差示意图如图5a所示。基于此，我们通过误差分析、公式推导得到了可以衡量峰积分法和峰高法关系的公式，即：
Relative ∆(area) ≈ relative width × relative ∆(height) (1)
在此，Relative ∆(area)代表目标分子与内标分子的相对偏差面积，也是峰积分法的一种体现形式；Relative ∆(height)代表目标分子与内标分子的相对偏差高度，是峰高法的一种体现形式；relative width为目标分子与内标分子核磁峰底部的相对宽度。
从图5b可知，探究的三种不同分子表现出不同的峰宽比(relative width)，这造成了Relative ∆(area)和Relative ∆(height)之间的大小差异，从而导致数据处理方式倾向的不同。对于氨的检测，氨的底部峰宽几乎等于内标[relative width ≈1]。结合公式（1），这表明Relative ∆(area)和Relative ∆(height)几乎相同[Relative ∆(area) ≈ Relative ∆(height)]。因此，峰高法和峰积分法都适用于铵根离子的数据处理，与上述实验结果一致。然而，尿素和HCOOH分子的相对峰宽却有很大的不同。HCOOH的峰宽比内标窄得多，相对宽度远小于1[relative width < 1]。结合公式（1）可知，Relative ∆(area)小于Relative ∆(height)，即峰积分法是一种更适合的数据处理方式，与图4a,b的实验结果一致。而尿素峰宽较宽，relative width远大于1，说明使用峰积分法时误差较大。简而言之，峰高法对低浓度尿素溶液的定量更容易，重复性更强，与图4c,d实验结果一致。上述一致的结果初步表明用relative width判断更合适的数据处理方法的可行性。为进一步检验该判据的可靠性，用该判据对其他低浓度分子的数据处理方法进行了预测，并用实验数据进行了验证(图5c)。结果发现对于乙酰胺、乙酸根、甲胺、二甲胺、甲醇、硫脲等低浓度分子，其基于该判据的预测结果与实验结果一致。这进一步说明了采用relative width这一判断标准选择数据处理方法的可行性。
图5 a) 用微分法计算的峰积分面积增量示意图（蓝色线：无基线扰动的理论峰；橙色线：基线扰动下的实验峰；area：理论峰面积；height：理论峰高度；∆(area)和∆(height)分别表示理论值和实验值之间峰面积和峰高度的差值；Width (target)是目标分子峰底部的间距或者目标峰与基线交点间的距离。b) 铵、甲酸、尿素的1H-NMR图谱、relative width和relative ∆(area)与relative ∆(height)的比较（Relative width = width(target)/width(standard)，其中width(target)是铵、甲酸和尿素分子的峰底宽度；width(standard)表示内标分子底部的峰宽；relative width= width(target)/ width(standard)）。c) 理论预测和实验验证的光/电催化CO2/N2固定中九种低浓度产物定量的推荐方案。
此外，该判据也有望作为一种描述符实现基于机器学习或高通量计算研究框架的建立，如图6所示。该研究框架主要包含数据采集模块、预测模块和验证模块，其有望提供一个1H-NMR数据处理方法的筛选-验证框架，并激励研究人员基于所提出的判据共同建立一个大型数据库。
图6 基于所述判据提出的1H-NMR筛选-验证最适定量方法的研究框架。
本文系统研究了水峰压制条件下1H-NMR检测光/电催化过程中低浓度产物时两种数据处理方法（峰积分和峰高度）的区别和适用范围。通过一系列的实验比较，我们发现这两种方法在引入水峰压制后，对具有不同相对宽度的核磁峰表现出不同的适用性。根据实验数据，我们总结并验证了一种判断标准（Relative width），用于选择更容易定量的核磁方法。对于峰宽等于内标(Relative width≈1)的铵、甲胺、二甲胺和甲醇，两种方法处理的数据在研究的低浓度范围内均具有良好的线性关系。而峰积分法更适合于HCOOH、乙酰胺和乙酸根的数据处理，其峰宽明显小于内标。尿素和硫脲的分析结果与上述HCOOH不同，其峰宽更宽，与水峰化学位移更接近，峰高法更合适。本文利用所提出的判据提出了一个包括数据采集模块(机器学习或高通量筛选、实验数据)、利用描述符的预测模块和基于实验结果的验证模块的研究框架，旨在推动1H-NMR量化方法数据库的建立，其将为低浓度水相产物的定量提供推荐的方案，从而避免重复测试带来的时间和成本浪费。
李东，中国科学院理化技术研究所博士研究生，主要研究方向为高附加值含氮产物的人工光合成，目前在Adv. Mater.、Adv. Energy Mater.、ACS Mater. Lett.等期刊发表论文8篇。
赵运宣，中国科学院理化技术研究所副研究员，中国科学院理化技术研究所材料学博士（导师：张铁锐研究员）。主要聚焦新型人工光固氮体系的构筑。迄今，已在国际知名期刊发表SCI论文70余篇，其中以第一作者和通讯作者在Nat. Catal.、Nat. Commun.、Adv. Mater.、Angew. Chem. Int. Ed.、Adv. Energy Mater.等国际核心刊物上发表论文30多篇，其中16篇入选ESI高被引论文，论文总引用8400余次，H因子35。曾获国家基金委“优青”项目资助，入选2020年度博士后创新人才支持计划和北京市科协2023-2025年度青年人才托举工程。博士毕业论文入选“中国科学院优秀博士学位论文”。曾获得中国感光学会科学技术奖-特等奖（排名第二）、中国科学院院长优秀奖等奖项。兼任Nano Research Energy、Renewables、Transactions of Tianjin University和《稀有金属》期刊青年编委。
张铁锐，中国科学院理化技术研究所研究员、博士生导师，中国科学院光化学转化与功能材料重点实验室主任。吉林大学化学学士（1994-1998），吉林大学有机化学博士（1998-2003）。并在德国（2003–2004）、加拿大（2004-2005）和美国（2005-2009）进行博士后研究，2009年底回国受聘于中国科学院理化技术研究所，主要从事光催化太阳能燃料和增值化学品等能源转换催化剂纳米材料方面的研究，在Nat. Catal.、Nat. Commun.、Adv. Mater.、Angew. Chem. Int. Ed.和J. Am. Chem. Soc.等期刊发表论文330多篇，被引用3.7万余次，H指数107，入选科睿唯安2018—2022年度全球高被引科学家名单，并获得44项中国发明专利。曾获得皇家学会高级牛顿学者、德国“洪堡”学者基金、国家基金委“杰青”、国家“万人计划”科技创新领军人才等资助、纳米材料科学青年科学家奖以及太阳能光化学与光催化领域优秀青年奖、以及中国感光学会科学技术奖-特等奖（第一完成人）等奖项。2017年当选英国皇家化学会会士；2023年当选中国化学会会士。兼任Science Bulletin、Industrial Chemistry & Materials、Nano Research Energy与Transactions of Tianjin University、《天津大学学报》（英文版）等刊物副主编以及Advanced Energy Materials、Advanced Science、Scientific Reports、Materials Chemistry Frontiers、ChemPhysChem、Solar RRL、Carbon Energy、Innovation、SmartMat等期刊编委。现任中国可再生能源学会光化学专业委员会-副主任常委，中国化学会能源化学专业委员会-秘书长，中国感光学会光催化专业委员会-副主任委员等学术职务。
课题组链接：http://zhanglab.ipc.ac.cn/
Dong Liǂ, Ning Xuǂ, Yunxuan Zhao*, Run Shi, Chao Zhou, Li-Ping Zhang, Tierui Zhang*.Recommended Practices for More Accessible Quantification of Low-Concentration Aqueous Phase Products in Photo/Electrocatalytic CO2/N2 Fixation. Adv. Energy Mater. 2023, 2303885.
https://doi.org/10.1002/aenm.202303885
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