高熵合金和氧化物等成分复杂的材料有潜力成为催化剂发现的有效平台，因为这些新型材料跨越了广阔的化学空间。然而，识别最活跃的催化剂材料的组成需要阐明描述符与活性的关系，因为通过实验筛选多种可能的元素比例很快就成为一项艰巨的任务。

在这项工作中，哥本哈根大学Prof. Jan Rossmeisl证明了Ag-Pd-Pt-Ru系统所跨越的空间内复杂固溶体表面上*OH和*O的推断吸附能分布与实验观察到的氧还原反应的电催化性能相耦合。

文章要点

1）总的来说，通过应用仅具有两个可调参数的理论推导模型，以 0.042 mA/cm² 的交叉验证平均绝对误差预测 1582 合金成分的催化活性。

2）模型预测的电化学性能值与薄膜表面测量值之间差异的趋势随后可以深入了解反应条件下合金的表面成分。

3）弥合计算模型和实验观察的催化活性之间的差距，不仅揭示了对催化基础理论的洞察，而且还离实现高熵材料的探索和利用又近了一步。

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Christian M. Clausen, et al, A Flexible Theory for Catalysis: Learning Alkaline Oxygen Reduction on Complex Solid Solutions within the Ag-Pd-Pt-Ru Composition Space, Angew. Chem. Int. Ed. 2023, e202307187

DOI: 10.1002/anie.202307187

https://doi.org/10.1002/anie.202307187