综述：高密度单原子电催化剂的最新进展与未来展望

《Electrochemical Energy Reviews》：Recent Progress in and Future Perspectives on High-Density Single-Atom Electrocatalysts

本综述系统总结了高密度单原子催化剂（SACs）的合成策略（如高温热解、低温合成）及其在氧还原反应（ORR）、过氧化氢电合成（H2O2）、氧析出反应（OER）、氢析出反应（HER）、二氧化碳还原反应（CO2RR）等关键电催化反应中的应用。通过调控载体工程、配体调控和热解条件，可实现金属负载量高达40 wt%的SACs，并借助机器学习（ML）加速催化剂设计。文章最后展望了高密度SACs在活性位点可及性、构型均一性及工业化应用中的挑战与前景。

　　

合成方法：高温与低温路径的博弈

高密度单原子催化剂的合成主要分为高温热解和低温合成两类方法。高温热解通过载体工程（如空心纳米笼、碳纳米管）、配体调控（如含氮配体）和空间限域（如MOF模板）策略，在高温下将金属原子稳定锚定在碳基载体上，金属负载量可达23 wt%以上。例如，通过真空蒸镀策略制备的FeSA-UNCNSs中铁负载量达4.22 wt%，其独特的FeN₄O配位结构显著提升了氧还原反应活性。低温合成方法则通过（准）原位锚定、电化学还原和等离子体处理等技术，在温和条件下实现高密度金属位点的构筑。激光植入技术可在室温下实现Pt单原子在石墨烯量子点上的41.8 wt%超高负载量，展现出优异的制氢性能。

机器学习：催化剂设计的“加速器”

机器学习通过建立材料结构-性能关联模型，为高通量筛选SACs提供了新范式。例如，通过随机森林回归（RFR）算法可预测石墨烯基SACs的ORR活性，筛选出Cr@N₂B₁-GDY等高效HER催化剂。结合密度泛函理论（DFT）计算，机器学习还能揭示描述符（如d带中心、吸附能）与催化活性的内在联系，为双金属位点催化剂（DMSCs）的设计提供理论指导。

电催化应用：从基础反应到能源器件

在氧还原反应中，高密度Fe-N-C催化剂在酸性介质中半波电位（E_1/2）达0.85 V，接近商用Pt/C性能。Zr基SACs（O-Zr-N₄-C）通过轴向氧配位调控电子结构，在锌-空气电池中功率密度达324 mW cm^?2。对于过氧化氢电合成，Sb-NSCF催化剂在碱性介质中H₂O₂选择性达97.2%，产量为7.46 mol g_cat^?1 h^?1。在水分解反应中，Ir₁/CoGaOOH单原子催化剂在碱性条件下过电位（η_OER,10）仅170 mV，质量活性为6.6 A mg_Ir^?1。

挑战与展望：从实验室到工业化

当前高密度SACs仍面临金属团聚、活性位点可及性不足及构型不均一等挑战。未来研究需结合原位表征技术（如XAS、穆斯堡尔谱）揭示金属负载量对活性位点动态演化的影响，并通过载体孔道工程优化传质效率。机器学习与实验技术的深度融合将加速高性能SACs的理性设计，推动其在燃料电池、金属-空气电池等能源器件中的规模化应用。