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文/六神磊磊、曹曹

一

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Fe-N-C單原子金屬位點催化劑(SAC)在質子交換膜燃料電池中替代Pt基催化劑進行氧還原反應(ORR)引起了極大的興趣。如今，人們一直致力於調節金屬單原子位點的電子結構以增強Fe-N-C SAC的催化活性(例如摻雜雜原子來調節Fe-Nx活性中心的電子結構)。然而，大多數策略利用的是與Fe-Nx襯底上的雜原子不受控制的遠程相互作用，因此該效應可能無法精確控制近程協調相互作用。

基於此，華盛頓州立大學林躍河、李金成和紐約州立大學武剛等通過高溫熱解具有納米限制氯化血紅素的ZIF-8(一個Cl原子與單個Fe原子配位並且垂直於Fe-N4平面)，合成了一種Cl修飾的Fe-N-C SAC(FeN4Cl SAC)催化劑。不同於以往報道的鐵源和雜原子摻雜劑隨機分散在前驅體中並在熱解過程後形成不可控且複雜的雜原子摻雜Fe-Nx結構，氯化血紅素分子限制在前體中將直接轉化為原子FeN4Cl活性位點。

實驗結果表明，通過Cl配位調節活性中心的電子結構，得到的FeN4Cl SAC表現出比普通Fe-N-C SAC更好的ORR活性和PEMFC性能。此外，密度泛函理論(DFT)計算以揭示FeN4Cl位點催化ORR性能增強的機制: 根據d帶中心理論，Fe d-軌道在費米能級附近顯示出更強的強度，表明在SAC的活性位點有更多的反應性；與FeN4-C SAC相比，FeN4Cl-C構型在費米能級附近具有最強的強度，可導致ORR活性增加。

Engineering Atomic Single Metal-FeN4Cl Sites with Enhanced Oxygen-Reduction Activity for High-Performance Proton Exchange Membrane Fuel Cells. ACS Nano, 2022. DOI: 10.1021/acsnano.2c06459

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近年，機器學習這個詞越來越頻繁的進入大家的視野。作為一個時髦的工具，機器學習似乎無所不能，下圍棋？用機器學習！解蛋白？用機器學習！開發材料？用機器學習！

化學學科長期以來主要依賴實驗與計算這兩個手段，機器學習的到來使得它多了一種研究方式。目前看來，機器學習在化學與材料領域應用越來越多，相關的文章發表量也逐年增長，這也使得更多的傳統化學工作者開始關注這一新的研究工具。

化學與材料科學研究的四個範式

機器學習在材料科學領域的應用中最吸引人的是新材料的研發。機器學習是一種數據處理的方法，隨着計算機計算能力與大批量實驗開展能力的提升，材料學相關數據庫的數據量也越來越多。數據庫使用、數據庫與高通量篩選結合、與機器學習的結合也開始進入研究的高速發展期。

材料科學的數據日益增多

與機器學習、數據庫在材料科學領域的火熱與迅猛發展相比，機器學習在材料科學的研究資料卻相對匱乏。機器學習屬於數學與計算機科學領域的交叉學科，與化學本身關係不大，這就造成了「懂化學的不懂機器學習，懂機器學習的不懂化學」的尷尬情形。機器學習與材料還有很多研究空白，可探索區域很多，而很多材料科學的研究者們卻因數學與編程對機器學習望而卻步。

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10月2日0時至24時，新增2例本土確診病例（其中1例已通報）和1例無症狀感染者，無新增疑似病例；新增4例境外輸入確診病例和5例無症狀感染者，無新增疑似病例。治癒出院5例，解除醫學觀察的無症狀感染者3例。

本土病例：

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