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研究内容
钙钛矿氧化物是改善电化学水分解能量转换中析氧反应（OER）动力学的有前途的催化剂。尽管最近报道了高活性钙钛矿，但由于缺乏有效的方法和OER的复杂性，钙钛矿氧化物的巨大化学空间在很大程度上仍未被探索。
上海大学王元庆副教授和欧阳润海副研究员 报告了在确保独立性筛选和稀疏化算子的框架下，通过使用新设计的符号约束多任务学习方法，从多源实验数据中提取准确的描述符，以加速催化剂的发现，该方法克服了不同来源之间数据不一致的挑战。利用该描述符，从大的化学空间中鉴定出数百种未报告的候选钙钛矿，其活性大于基准催化剂Ba0.5Sr0.5Co0.8Fe0.2O3。进一步对五种候选物的实验验证证实了三种高活性钙钛矿催化剂SrCo0.6Ni0.4O3、Rb0.1Sr0.9Co0.7Fe0.3O3和Cs0.1Sr0.9Co0.4Fe0.6O3。相关工作以“Distilling Accurate Descriptors from Multi-Source Experimental Data for Discovering Highly Active Perovskite OER Catalysts”为题发表在国际著名期刊Angewandte Chemie International Edition上。
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研究要点
要点1. 作者首先修改了传统的MTL，将不同任务之间的系数符号约束为相同，以提高模型的可解释性和预测精度。在确保独立性筛选和稀疏化算子（SISSO）的框架内实现了符号约束的MTL，称为SCMT-SISSO。然后，利用SCMT-SISSO和多源实验数据，识别出一种新的具有高精度和通用性的二维（2D）描述符（dB，nB）。
要点2. 该描述符具有很强的通用性和预测精度以及体表面对应性。利用该描述符，从大的化学空间中鉴定出数百种未报告的候选钙钛矿，其活性大于基准催化剂Ba0.5Sr0.5Co0.8Fe0.2O3。作者进一步对五种候选物的实验验证证实了三种高活性钙钛矿催化剂SrCo0.6Ni0.4O3、Rb0.1Sr0.9Co0.7Fe0.3O3和Cs0.1Sr0.9Co0.4Fe0.6O3。
该工作为数据驱动催化领域及其他领域的应用提供了一种处理不一致多源数据的重要新方法。
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研究图文
图1.钙钛矿催化剂OER活性的描述符鉴定。
图2.（dB，nB）和先前描述符之间的精度比较。
图3.（dB，nB）与表面性质的相关性。
图4. 从化学空间AxA′（1-x）ByB′（1-y）O3筛选稳定且高活性的钙钛矿催化剂。
图5. 钙钛矿的实验表征和电化学性能测试。
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文献详情
Distilling Accurate Descriptors from Multi-Source Experimental Data for Discovering Highly Active Perovskite OER Catalysts
Jingzhou Wang, Huachao Xie, Yuanqing Wang,* Runhai Ouyang*
J. Am. Chem. Soc.
DOI: 10.1021/jacs.3c03493
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