固溶体合金催化剂能够提供丰富的催化活性位点，但是如何对固溶体合金催化剂的准确结构以及每个位点对整体催化活性起到的贡献非常困难。

有鉴于此，中国科学技术大学宋礼、武晓君等通过DFT理论计算和机器学习，对HER反应的Pt-Ru合金模型催化剂的多种催化位点，得出Pt-Ru具有的多种催化活性位点。

主要内容

（1）

首先通过DFT和机器学习研究Pt-Ru多种催化活性位点，随后使用一系列数值模型方法理解Pt-Ru合金的几何结构与整体催化活性之间的关系。基于金属元素的径向分布频率与ΔG_H之间的关系，说明表面和次表面活性最高的位点分别为Pt和Ru。

（2）

通过等效位点比例的预测结果，发现当Ru的比例为20-30 %，整体具有最高催化活性。而且合成了一系列Pt-Ru合金催化剂对理论结果验证。这项研究有助于理解合金催化活性的产生原因，而且有助于发展含有多重催化位点的催化剂。

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Quan Zhou, Hongwei Shou, Sicong Qiao, Yuyang Cao, Pengjun Zhang, Shiqiang Wei, Shuangming Chen, Xiaojun Wu*, and Li Song*, Analyzing the Active Site and Predicting the Overall Activity of Alloy Catalysts, J. Am. Chem. Soc. 2024

DOI: 10.1021/jacs.4c01542

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.4c01542