揭示催化剂动态的整合方法：连接操作技术、理论与人工智能

《ACS Nano》：Integrative Approaches to Reveal Catalyst Dynamics: Bridging Operando Techniques, Theory, and Artificial Intelligence

本文综述了operando实验技术、理论模型与机器学习数据解析在催化剂动态研究中的应用，提出多学科协同设计高效稳定催化系统的框架。

　　

催化剂在复杂的条件下运行，需要采用先进的方法来理解其动态行为。本文概述了在实验操作技术、理论方法以及基于机器学习（ML）的数据分析方面的进展，这些进展有助于阐明催化剂的动态特性并改进下一代催化剂的设计。首先，我们介绍了多种实验操作技术，包括电子显微镜、X射线光谱学和振动光谱学，这些技术能够捕捉催化剂在运行状态下的动态变化。接着，我们讨论了实验操作观察结果如何与理论模型相结合，从而在实验与计算之间形成迭代反馈循环。最后，我们强调了先进的数据分析方法（尤其是机器学习）在解读高维实验数据集方面的作用，这些方法甚至可以直接为催化剂设计提供依据。综上所述，这些协同方法为探究催化剂功能以及加速高效、耐用的催化系统的理性设计提供了一个统一的框架，从而服务于可持续的化学制造领域。