用于催化剂优化的机器学习：异常值检测与材料创新

《Applied Catalysis A: General》：Machine learning for catalyst optimization: Outlier detection and material innovation

本研究提出基于机器学习的催化剂发现与优化框架，结合电子结构描述符与生成对抗网络，分析C、O、N、H吸附能的关键电子特征。通过随机森林和SHAP分析识别重要参数，利用PCA和统计方法解析低密度区域材料独特电子特性，加速高效催化剂开发。

　　本研究提出了一种基于机器学习的框架，用于探索和优化气体吸附机制中的催化剂，特别是层状异质催化剂。该方法结合了电子结构描述符与预测和生成模型，以系统地分析催化剂组成并评估其性能。通过研究碳（C）、氧（O）、氮（N）和氢（H）的吸附能量，我们识别出影响化学吸附的关键电子特征，并进一步揭示这些特征如何决定催化剂的整体表现。特征归因方法和排列重要性分析提供了对特征显著性的局部和全局视角，从而精准定位那些驱动材料性能的关键描述符。生成模型不仅能够发现新型催化剂候选，还能够识别出一些异常材料，即在电子特征空间中密度较低的材料。这些异常点通过统计方法、主成分分析（PCA）以及特征重要性技术进行了深入研究，以揭示其独特的电子特征，并探索d带宽度和d带上边缘等参数对催化性能的潜在影响。这一策略显著加快了高性能催化材料的识别过程，为催化和能量存储领域的创新提供了一条可扩展、数据驱动的路径，同时确保所发现的材料满足特定反应所需的吸附能量范围。

电催化是许多能量技术中的关键过程，特别是在金属空气电池和燃料电池等系统中，电极反应直接影响设备的效率、充放电速率以及长期稳定性。在这些应用中，设计高活性和高耐久性的电催化剂对于实现可逆反应和提升整体性能至关重要。尽管电催化原理在某些电池类型中并非核心，但其作用在涉及气相反应物或具有氧化还原活性界面的电池系统中尤为突出。传统的电催化剂开发方法通常依赖于大量的试错实验，这不仅耗费大量时间和资源，还受到可重复性和材料探索范围的限制。为了解决这些问题，理论计算和模拟方法逐渐成为加速催化剂开发的重要工具，通过识别结构与催化性能之间的活性描述符，来预测催化剂的表现。虽然传统方法在理解催化活性方面发挥了重要作用，但它们通常局限于研究较为充分的元素和二元化合物，这种受限的探索方式使得发现具有优越催化性能的非常规材料变得困难，同时也难以考虑更广泛的影响催化剂设计的因素。

为了应对这些更广泛的影响因素，研究异质催化剂成为一种关键途径，包括双金属和多金属材料。异质催化剂通过利用不同金属元素之间的协同作用，展现了独特的催化优势。这些协同作用创造出了具有更优物理化学性质的表面活性位点，使得催化剂在多种化学和电化学反应中表现出色。然而，如何确定最优的合金组成以改善关键的电化学性能，如反应过电位、电荷转移动力学以及在循环条件下材料的稳定性，仍然是一个昂贵且耗时的过程。化学吸附的能带理论在合金设计中发挥了重要作用，将活性位点的电子特性与关键反应中间体的吸附能量联系起来。然而，该理论对紧束缚近似依赖较强，限制了其在涉及合金、应变晶格和纳米簇等复杂系统的应用。这表明，需要进一步的技术进步，以扩展对异质催化剂的探索和设计能力，特别是那些具有更复杂和多样化组成的催化剂，从而提升金属空气电池的性能。

尽管传统的能带理论在早期合金设计中提供了指导，但其在捕捉异质催化剂复杂性方面的局限性促使了对化学吸附行为电子起源的更深入研究。识别可靠的吸附能量描述符是表面科学中的长期研究课题。d带中心理论认为，金属d带相对于费米能级的位置决定了吸附强度，这在催化设计中奠定了基础。然而，随着催化剂系统的复杂性增加，该理论的适用性逐渐减弱，特别是在涉及合金、应变晶格和纳米簇的系统中，电子结构偏离了理想化的金属行为。为了解决这些问题，研究者引入了更多的描述符，如d带宽度、电荷转移和轨道杂化等，以更全面地描述催化剂的性能。现代机器学习方法充分利用了这些扩展的特征集，以更好地捕捉吸附能量的复杂趋势，超越了简单的线性标度关系。这些进展不仅补充了传统的d带衍生方法，还加强了电子结构特征与实验验证的吸附能量趋势之间的联系，从而提升了催化设计的准确性。

在异质催化中，从d带状态导出的电子结构描述符在连接催化剂几何结构与其化学吸附性能方面发挥了重要作用。d带模型由N?rskov和Hammer提出，建立了催化剂表面d电子状态的平均能量（d带中心）与吸附物结合强度之间的关系。较高的d带中心通常与更强的吸附物相互作用相关，而较低的d带中心则与较弱的结合相关。除了d带中心之外，其他描述符，如d带宽度和d带上边缘相对于费米能级的位置，进一步提升了对催化行为的预测理解。这些先进的描述符能够捕捉电子结构的细微变化，从而更细致地评估催化剂在金属空气电池中的性能。将这些描述符整合到催化剂筛选方法中，可以系统地识别具有最佳性能的材料，推动可持续催化技术的发展。

预测模型通过处理催化剂性能的复杂性和高维性，显著改变了催化剂评估的方式。传统的预测方法通常将幂律速率表达式拟合到大量实验数据集上，以模拟催化行为。虽然这些方法在反应器设计中提供了有价值的、可解释的见解，但它们需要大量资源，限制了探索的范围。相比之下，由机器学习驱动的预测模型能够在实验之前估计催化剂的活性，从而显著加速空气电池技术的发展。机器学习模型从动力学和合成数据集中提取关键信息，为催化剂性能提供有价值的预测。然而，现有催化数据中存在不一致性和缺乏标准化的问题，这给逆向催化剂设计带来了挑战。通过建立稳健、标准化的框架，将预测能力纳入其中，可以优化催化剂开发流程，推动电催化领域的进步。

人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为催化研究的革新工具，引入了新的描述符优化和预测建模方法。ML技术，如人工神经网络（ANNs）和图卷积神经网络（GCNNs），在捕捉催化剂几何结构和电子结构与化学吸附性能之间的复杂、非线性关系方面表现出色。生成对抗网络（GANs）进一步拓展了这些能力，通过合成数据探索尚未被研究的材料空间，并模拟复杂的吸附物-基底相互作用。然而，随着催化系统的复杂性增加，一些关键问题随之而来：如何高效地在各种电池催化过程中可能的材料组成广阔范围内进行导航？如何揭示隐藏的模式或关系，以推动催化剂的创新？生成模型如何帮助发现新的催化剂材料？为了解决这些问题，研究者提出了知识图谱和自然语言处理（NLP）等工具，从科学文献中提取有价值的信息，以更深入地理解催化性能之间的关系。这些AI驱动的方法不仅增强了预测催化剂性能的能力，还揭示了支持逆向催化剂设计的基本见解。

此外，AI工作流结合了NLP、贝叶斯优化和主动学习等方法，以利用文献知识进行催化剂的合成和规模化生产，包括在氨气生产等应用中的探索。这些发展凸显了机器学习工具在预测从第一性原理或经验数据出发的活性方面的日益多样化的应用，同时也为实验方案的制定和假设的生成提供了指导。在这一背景下，本研究进一步拓展了机器学习在预测和表征催化剂化学吸附性能方面的能力，特别关注金属电催化中关键物种的吸附能量，如碳（C）、氧（O）、氮（N）和氢（H）。机器学习模型被用来建立电子结构和几何特征与催化活性之间的准确联系，从而实现对材料性能的精准预测。生成AI技术通过分析电子结构，识别并优化潜在的催化剂，揭示化学吸附行为的趋势。为了提高这些预测的准确性，我们对生成数据集中的异常点进行了统计特征重要性分析，包括随机森林（RF）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析，以识别关键的电子描述符。通过将这些发现嵌入到生成AI框架中，我们系统地识别并分类出适用于电化学应用的有前景的催化剂。这种方法不仅有助于对化学吸附性能进行有针对性的优化，还进一步推动了对催化剂设计基本原理的理解，为广泛的电化学过程提供了支持。

在本研究中，我们构建了一个涵盖235种异质催化剂的全面数据集。该数据集包含了每种合金中碳（C）、氧（O）、氮（N）和氢（H）的吸附能量。此外，我们还详细记录了d带特征，包括d带中心、d带填充、d带宽度以及d带上边缘。所有d带特征的值均以费米能级为基准。这些参数对于理解材料性能至关重要，尤其是在电化学应用中，它们能够揭示催化剂的吸附行为和化学反应特性。通过对这些数据的分析，我们能够识别出哪些电子结构特征在决定催化剂的吸附能力方面具有决定性作用，并进一步探索这些特征如何影响催化剂的整体性能。此外，我们还通过统计方法和主成分分析（PCA）对异常材料进行了深入研究，以揭示其独特的电子特征，并评估d带宽度和d带上边缘等参数对催化行为的潜在影响。这些分析不仅帮助我们更好地理解催化剂的吸附特性，还为催化剂的优化和设计提供了关键的指导。

本研究的结果表明，机器学习框架在催化剂发现过程中具有显著的加速作用。通过整合预测建模、生成对抗网络和贝叶斯优化等方法，我们能够更系统地探索催化剂的性能。PCA分析为揭示数据集的潜在结构和主导模式提供了坚实的基础。通过分析，我们识别了d带中心、d带填充、d带宽度和d带上边缘等关键电子结构特征，这些特征在理解材料性能方面至关重要。PCA结果总结在图1a-d的四个可视化图中，其中条形图展示了各个特征对总方差的贡献比例，进一步揭示了这些特征在材料性能评估中的重要性。通过这些分析，我们能够识别出哪些电子结构特征在决定催化剂的吸附能力方面起到了关键作用，并进一步评估这些特征如何影响催化剂的整体表现。这些结果不仅为催化剂的优化提供了依据，还为电化学应用中的催化剂设计提供了新的视角。

本研究的结论强调了机器学习在催化剂发现和优化中的重要性。通过结合预测建模、生成对抗网络和贝叶斯优化，我们能够更高效地识别具有最佳性能的催化剂。研究结果表明，d带填充对于碳（C）、氧（O）和氮（N）的吸附能量具有决定性作用，而d带中心和d带宽度等参数则进一步影响催化剂的性能。这些电子结构描述符不仅在催化剂设计中具有重要意义，还能够为催化剂的性能预测提供关键依据。此外，生成对抗网络在材料生成和验证方面表现出色，能够识别出具有独特电子特征的材料，并揭示其在电化学应用中的潜力。通过这些分析，我们能够更系统地识别出具有优异性能的催化剂，从而推动催化技术的创新。

本研究的结果表明，机器学习方法在催化剂发现和优化中具有显著的优势。通过分析数据集中的吸附能量和电子结构特征，我们能够识别出哪些描述符对催化剂的性能具有决定性作用。这些描述符不仅包括传统的d带中心，还包括d带宽度、d带填充和d带上边缘等参数。这些参数在催化剂设计中起到了关键作用，能够揭示材料的吸附能力和化学反应特性。通过将这些描述符整合到催化剂筛选方法中，我们能够更系统地识别出具有最佳性能的材料，从而推动可持续催化技术的发展。此外，生成对抗网络在材料生成和验证方面表现出色，能够识别出具有独特电子特征的材料，并揭示其在电化学应用中的潜力。通过这些分析，我们能够更高效地优化催化剂的性能，从而推动催化领域的进步。

本研究的成果不仅限于理论层面，还具有实际应用价值。通过机器学习方法，我们能够快速识别出具有优异性能的催化剂，这在电化学应用中尤为重要。此外，我们还对生成数据集中的异常材料进行了深入分析，以揭示其独特的电子特征。这些异常材料可能在某些特定条件下表现出不同的性能，因此对其电子结构的深入研究有助于发现新的催化材料。通过这些分析，我们不仅能够更好地理解催化剂的性能，还能够为催化剂的设计提供新的思路。这些思路可以应用于多种电化学反应，如金属空气电池和燃料电池等，从而提升这些技术的性能和效率。

综上所述，本研究展示了机器学习在催化剂发现和优化中的强大能力。通过整合预测建模、生成对抗网络和贝叶斯优化等方法，我们能够更系统地探索催化剂的性能，并识别出具有最佳性能的材料。此外，通过分析电子结构特征，我们能够揭示催化剂的吸附行为和化学反应特性，从而为催化剂的设计提供新的视角。这些研究不仅有助于推动催化技术的创新，还为能源存储和电化学应用提供了新的可能性。随着机器学习技术的不断发展，其在催化领域的应用将进一步拓展，为未来催化剂的设计和优化提供更强大的工具。