2023年，注定是不平凡的一年！從本期開始，我們將對理論與計算領(lǐng)域的大牛，對之前的成果工作進行簡單匯總，希望能夠為科研工作者們提供一些思路及想法。

本期為2023版新版名人堂介紹，本期為第11期。

名人介紹

劉智攀，復(fù)旦大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師。1997年畢業(yè)于上海交通大學(xué)化學(xué)系后直升入研究生學(xué)習(xí)，于2000年獲得碩士學(xué)位。2000至2003年在英國Queen's University of Belfast 攻讀理論化學(xué)博士學(xué)位。2003至2005年在英國劍橋大學(xué)化學(xué)系表面化學(xué)組做博士后研究助手。2003年獲得皇家愛爾蘭科學(xué)院 (Royal Irish Institute)年度青年化學(xué)家獎，2004年獲得國際化學(xué)與應(yīng)用化學(xué)學(xué)會(IUPAC)青年化學(xué)家獎(全球4人之一)。主持科研項目包括國家自然科學(xué)基金面上項目、上海浦江人才計劃、教育部留學(xué)回國人員啟動基金。

2007 獲得中國化學(xué)會青年化學(xué)獎;2008 年成為上海高校特聘教授(東方學(xué)者)，同年獲得國家自然科學(xué)杰出青年基金(物理化學(xué))，并獲第四屆上海市青年科技英才，2012年任 上海高校特聘教授(東方學(xué)者)，同年參與 中組部首屆青年拔尖人才計劃。主持科研項目包括國家自然科學(xué)基金面上項目、上海浦江人才計劃、教育部留學(xué)回國人員啟動基金。研究領(lǐng)域包括:基礎(chǔ)表面科學(xué)、金屬表面催化、納米氧化物和金屬的催化機理、生物酶催化、第一性原理計算方法。2001后發(fā)表國際論文38篇，其中包括物理和化學(xué)領(lǐng)域頂尖期刊18篇(J.Am.Chem.Soc 12 篇，Phy. Rev. Lett. 5篇，Angew.Chem.Int.Ed. 1篇)和邀請專業(yè)綜述2篇。論文總他引數(shù)520多次, 其中2006年被引用144次，單篇最高他引74次，8篇論文他引超過20次,h-index 16。專業(yè)方向包括物理化學(xué)，理論化學(xué)，理論催化。

由于劉智攀教授2022年全年發(fā)文眾多，無法一一展示，感興趣的同學(xué)，可以自行查詢劉教授的課題組網(wǎng)址：https://zpliu.fudan.edu.cn/

1. PRL：通過基于機器學(xué)習(xí)的全局搜索，找到了最小穩(wěn)定的Si/SiO2界面結(jié)構(gòu)，可以抑制量子隧穿現(xiàn)象

雖然場效應(yīng)晶體管的尺寸縮小，對于計算效率來說是非常理想的，但在接近納米尺度時，Si/SiO2界面的量子隧穿現(xiàn)象成為主要的關(guān)注點。通過開發(fā)基于機器學(xué)習(xí)的全局搜索方法，研究者現(xiàn)在從數(shù)千個候選中揭示了所有可能的Si/SiO2界面結(jié)構(gòu)。發(fā)現(xiàn)兩個高Miller指數(shù)的Si(210)和(211)界面，其周期性僅為約~1 nm，具有良好的載流子遷移性、低載流子捕獲和低界面能量。這些結(jié)果為制備用于下一代晶體管的階梯狀Si表面提供了基礎(chǔ)。

參考文獻：

Ye-Fei Li*, Zhi-Pan Liu*, 'Smallest stable Si/SiO2?interface that suppresses quantum tunneling???from machine-learning-based global search ',?Phys. Rev. Lett. ?2022, 128, 226102

原文鏈接：

https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.128.226102

2.Nature Communications：嵌入沸石中的亞納米級PtSn催化劑，模擬了榫卯結(jié)合的效應(yīng)，用于丙烷脫氫反應(yīng)

異質(zhì)催化劑，通常是通過多步化學(xué)轉(zhuǎn)化合成的復(fù)合材料，因此復(fù)合材料中的原子結(jié)構(gòu)往往是一個黑匣子。在這里，研究者利用基于機器學(xué)習(xí)的原子模擬方法，探索了百萬級的MFI沸石封裝的PtSn催化劑的結(jié)構(gòu)，展示了機器學(xué)習(xí)增強的大尺度勢能面掃描在連接催化劑制備過程中熱力學(xué)和動力學(xué)之間的獨特途徑?，F(xiàn)在研究者明確了催化劑制備過程中的兩個關(guān)鍵階段，即氧化聚集和還原轉(zhuǎn)化，形成了分離的Sn4O4和PtSn合金團簇在MFI沸石中。這些受限制的團簇在MFI沸石的交叉空隙處具有高熱穩(wěn)定性，因為形成了“榫卯結(jié)合”效應(yīng)。其中，PtSn團簇在高Pt:Sn比例（>1:1）下對丙烷脫氫生成丙烯具有較高的催化活性，催化頻率的轉(zhuǎn)化頻次比傳統(tǒng)的Pt3Sn金屬高約103倍。預(yù)測了優(yōu)化沸石封裝金屬催化劑的關(guān)鍵配方。

參考文獻：

Ma, S., Liu, ZP. Zeolite-confined subnanometric PtSn mimicking mortise-and-tenon joinery for catalytic propane dehydrogenation.?Nat Commun?13, 2716 (2022). https://doi.org/10.1038/s41467-022-30522-1

原文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41467-022-30522-1

研究成果

3.JACS：基于微觀動力學(xué)引導(dǎo)的機器學(xué)習(xí)路徑搜索，研究了Cu-Zn催化劑上CO2/CO混合物合成甲醇的過程

盡管對于工業(yè)上使用的Cu/ZnO/Al2O3催化劑上CO和CO2混合物合成甲醇的研究已有數(shù)十年，但由于活性位點的性質(zhì)和CO2在進料氣體中的作用，該過程仍然存在困惑。在本研究中，研究者通過大規(guī)模的機器學(xué)習(xí)原子模擬，開發(fā)了一種微觀動力學(xué)引導(dǎo)的機器學(xué)習(xí)路徑搜索方法，探索了在熱力學(xué)有利的Cu-Zn表面結(jié)構(gòu)上CO2和CO的氫化反應(yīng)的數(shù)千個反應(yīng)路徑，包括Cu(111)、Cu(211)和Zn合金化的Cu(211)表面結(jié)構(gòu)，并鑒定了最低能量的反應(yīng)路徑。研究者發(fā)現(xiàn)，在反應(yīng)條件下，Zn以最多0.22 ML的覆蓋度裝飾在Cu(211)的階梯邊緣，避免了Zn-Zn二聚體位點。CO2和CO的氫化反應(yīng)僅發(fā)生在(211)表面的階梯邊緣，覆蓋度最多為0.11 ML的Zn，這種較低的Zn覆蓋度對反應(yīng)動力學(xué)影響不大，但覆蓋度較高的Zn (0.22 ML)會對催化劑產(chǎn)生毒化作用。甲醇合成過程中以CO2的氫化反應(yīng)為主導(dǎo)，與先前的同位素實驗結(jié)果一致。雖然金屬階梯被確定為主要的活性位點，但研究者還表明，在反應(yīng)條件下，[-Zn-OH-Zn-]鏈（陽離子形式的Zn）可以在Cu(111)表面上生長，這表明混合氣體中的CO在還原陽離子形式的Zn并暴露金屬位點方面起著關(guān)鍵作用。研究者的研究結(jié)果為這個復(fù)雜的異相催化系統(tǒng)中的進料氣體組成、催化劑活性位點和反應(yīng)活性之間的動態(tài)耦合提供了全面的認識。

參考文獻：

Yun-Fei Shi, Pei-Lin Kang, Cheng Shang*, Zhi-Pan Liu*, 'Methanol Synthesis from CO2/CO Mixture on Cu-Zn Catalysts from Microkinetics-Guided Machine Learning Pathway Search',?J. Am. Chem. Soc.,??2022, 144, 13401

原文鏈接：

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.2c06044#

4.Chemical Science：人工智能途徑搜索以解決催化甘油氫解的選擇性問題

分子與催化劑表面之間復(fù)雜的相互作用，導(dǎo)致了在異相催化中理解和預(yù)測活性和選擇性方面的困難。在這里，研究者開發(fā)了一種端到端的人工智能框架，用于異質(zhì)催化系統(tǒng)的活性預(yù)測（AI-Cat方法），該方法從分子和金屬催化劑的名稱作為簡單輸入，并輸出從輸入分子到低能反應(yīng)路徑產(chǎn)物的反應(yīng)能量輪廓。AI-Cat方法結(jié)合了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，一個用于預(yù)測反應(yīng)模式，另一個用于提供反應(yīng)勢壘和能量，并使用蒙特卡洛樹搜索來解決反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的低能反應(yīng)路徑。然后，研究者將AI-Cat應(yīng)用于解析甘油在Cu表面上的氫解反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，這是一種典型的選擇性C-O鍵活化系統(tǒng)，對生物質(zhì)來源的多醇利用具有關(guān)鍵意義。研究者展示了甘油氫解具有一個包含420個反應(yīng)中間體和2467個基本反應(yīng)的巨大反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，表面介導(dǎo)的烯酮-酮互變共振是促進主要C-OH鍵斷裂的關(guān)鍵步驟，從而在Cu催化劑上選擇生成1,2-丙二醇作為主要產(chǎn)物。只有在強酸性條件和高表面氫覆蓋度下，1,3-丙二醇才能通過遵循氫化-脫水路徑產(chǎn)生。AI-Cat進一步發(fā)現(xiàn)了在金屬上的C-O鍵活化的六種低能反應(yīng)模式，這對于多醇催化具有普遍意義。研究者的結(jié)果表明，利用基于人工智能的原子模擬和蒙特卡洛樹搜索，復(fù)雜異相催化的反應(yīng)預(yù)測現(xiàn)在是可行的。

參考文獻：

Pei-Lin Kang, Yun-Fei Shi, Cheng Shang, Zhi-Pan Liu*, 'Artificial Intelligence Pathway Search to Resolve Catalytic Glycerol Hydrogenolysis Selectivity',?Chem. Sci,?2022, 13, 8148 (DOI: 10.1039/D2SC02107B)?

原文鏈接：

https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2022/SC/D2SC02107B

5.ACS Catalysis：多尺度機器學(xué)習(xí)引導(dǎo)下的高選擇性低溫乙炔半加氫

在石油工業(yè)中，催化氫化是去除乙炔痕量于乙烯的關(guān)鍵措施。在這里，研究者報道了一種高選擇性和穩(wěn)定的納米催化劑，Pd1Ag3負載于高溫退火的金紅石型TiO2（r-TiO2）上（退火溫度>750 °C），該催化劑可以在100 °C以下對含有1%乙炔的乙烯進行凈化，選擇性達到97.2%，乙炔的轉(zhuǎn)化率為100%。選擇性較研究者之前的工作提高了10%以上。這一突破是通過一種基于機器學(xué)習(xí)的催化劑搜索方法實現(xiàn)的，該方法將催化劑合成條件與性能相互關(guān)聯(lián)，并通過大規(guī)模機器學(xué)習(xí)的原子模擬揭示高溫下的復(fù)合原子結(jié)構(gòu)。研究者展示了Pd1Ag3合金晶體納米顆粒在727 °C之前形成，并且這些合金納米顆粒通過其{111}面在r-TiO2（110）上外延生長。合金{111}面的最大暴露是不同載體中最高選擇性的關(guān)鍵，這一點得到了高分辨率表征實驗證據(jù)和微觀動力學(xué)模擬的確認。研究者的結(jié)果表明，多尺度機器學(xué)習(xí)工具在引導(dǎo)催化劑設(shè)計和闡明復(fù)雜異相催化中的原子性質(zhì)方面具有強大的能力。

參考文獻：

Yanwei Cao, Yao Peng, Danyang Cheng, Lin Chen, Maolin Wang, Cheng Shang, Lirong Zheng, Ding Ma*, Zhi-Pan Liu*, Lin He*, 'Room-temperature CO Oxidative Coupling for Oxamides Production over Interfacial Au/ZnO Catalysts',?ACS Catal.,??2022,? 13, 735

原文鏈接：

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscatal.2c04379#