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Stable acidic oxygen-evolving catalyst discovery through mixed accelerations
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DOI：10.1038/s41929-025-01463-x.png)
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摘要
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钌氧化物（RuOx）是质子交换膜水电解中氧析出反应的铱催化剂的有前景的替代品，但在酸性环境中缺乏稳定性。与其他元素合金化可以改善稳定性和性能，但扩大了搜索空间。结合高通量实验与机器学习的材料加速平台可以加速催化剂的发现，但预测和协同优化合成可行性、活性和稳定性仍然具有挑战性。一种能够将假定的催化剂与其实际的单相或混合相合成以及酸性氧析出反应性质相联系的预测性特征化工作流程尚未有报道。在此，我们报告了一种称为“混合加速”的分层工作流程，整合理论和实验描述符来预测合成、活性和稳定性。在通过379次实验的“混合加速”指导下，我们确定了七种超越活性和稳定性帕累托前沿的钌基氧化物。最平衡的组成Ru0.5Zr0.1Zn0.4Ox在10 mA cm⁻²下实现了194 mV的过电位，其钌溶解速率比RuO2低12倍。
质子交换膜水电解槽依赖铱来催化其阳极反应，尽管由于钌具有类似的活性而是一种成本更低的替代品，但其稳定性较差。现在，提出了一种分层的机器学习催化剂发现工作流程，称为“混合加速”，用于预测催化剂的合成、活性和稳定性，并识别有前景的RuOx基水氧化催化剂。
Keyword:
ruthenium oxides
oxygen-evolution reaction
proton-exchange membrane water electrolysis
machine learning
catalyst stability
期刊
IF:
44.6
论文数:
364
被引数:
3.2W
机构
引用论文
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