在常温条件下，利用机器学习研究Au/锐钛矿TiO2界面处电子存储的尺寸和晶面依赖性行为

《ACS Catalysis》：Size- and Facet-Dependent Behavior of Electron Storage at the Au/Anatase TiO2 Interface under Ambient Conditions from Machine Learning

金纳米簇在TiO2（001）和（101）晶面上的界面结构与电子特性影响催化活性。通过高维神经网络势和DFT计算，发现两种稳定模式：Type(i)平衡Au?和部分氧化态，提升电子存储能力；Type(ii)在（101）更常见，形成氧化态Au?增强表面钝化。研究为优化Au/TiO2催化剂电子功能提供设计原则。

　　

金（Au）纳米团簇在锐钛矿TiO₂表面的界面结构和电子性质是决定Au/TiO₂系统催化和光催化活性的关键因素。本文对在常温空气条件下、生长在重构的TiO₂(001)和(101)晶面上的真实尺寸约为1.5纳米的Au纳米团簇进行了原子级研究，这有助于弥合小尺寸模拟模型与实际催化剂之间的差距。我们重点研究了Au/TiO₂体系储存光生电子的能力，这些电子可在后续黑暗条件下被利用。通过使用高维Au–Ti–O神经网络势能模型，并结合随机表面遍历和密度泛函理论（DFT）进行优化，我们系统地分析了超过120,000个能量最小值的原子构型。研究发现存在两种不同的界面结构类型：类型（i）中，氧原子吸附在Au纳米团簇附近的Ti位点上；类型（ii）中，氧原子占据Au₃空位。虽然这两种结构都能稳定纳米团簇，但类型（ii）在TiO₂(101)晶面上更为常见，它能够形成更深层的O 2p能级，并产生更高比例的完全氧化态Au^δ+（δ ≥ 1），从而对纳米团簇起到钝化作用。相比之下，类型（i）能够较好地平衡中性Au⁰和部分氧化态Au^δ+（0 < δ < 1），使得每个界面Au原子周围有超过0.90个空位，从而增强了电子储存能力。结合晶面依赖性行为和氧化态分布，这些发现为设计具有特定电子功能的Au/TiO₂催化剂提供了直接且具有实验意义的原则。