我室计算和数据驱动催化研究组（511组）肖建平研究团队在碳纳米管限域催化理性设计研究方面取得新进展，研究团队通过机器学习和巨正则系综蒙特卡洛（GCMC）模拟，揭示了碳纳米管限域催化活性起源的微观机制，为理性设计高效限域催化剂提供了新的理论指导。
在多相催化中，催化剂的微环境与活性位点同样重要。碳纳米管作为一种具有明确微环境的材料，其内部受限空间可以显著影响化学反应的催化活性。前期，我所包信和院士、潘秀莲研究员团队的实验表明，管内的催化剂纳米颗粒与外部相比表现出不同的催化性能。例如，Fe在管内相较于管外可以使合成气转化（FTS）增强（J. Am. Chem. Soc.，2008），而Ru在内部的活性却受到抑制（J. Am. Chem. Soc.，2015）。如果无法解释上述实验现象背后的化学起源，限域催化的理性设计也就非常困难。
本工作中，肖建平团队发现，碳管内的催化剂与反应物种的结合能普遍弱于外部，这种差异在不同温度、不同吸附物种和纳米颗粒尺寸下均存在。团队通过随机森林模型分析发现，管内团簇键长缩短是导致结合能减弱的主要因素，并在电子结构上使得d带中心下移。进一步，团队利用键长变化作为简化的描述符，通过微动力学模拟，解释了Fe和Ru在管内催化活性增强和抑制的现象。对于受限于反应物种重组或产物脱附的反应，限域效应可以促进活性；而对于受限于反应物吸附和解离的反应，限域效应则不利。上述发现为理性设计高效催化剂提供了新的思路。
相关研究以“Towards Rational Design of Confined Catalysis in Carbon Nanotube by Machine Learning and Grand Canonical Monte Carlo Simulations”为题，于近日发表在《德国应用化学》（Angewandte Chemie International Edition）上。该工作的第一作者是我室511组博士研究生杨晨宇。以上工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、我所创新基金等项目的资助。（文/图 杨晨宇）
文章链接：https://doi.org/10.1002/anie.202421552
