这篇文档属于类型b，是一篇发表在《Chemical Communications》期刊上的综述文章，由Mingcheng Zhang、Yuchang Hou、Yuzhu Jiang、Xinyue Ni、Yanfei Wang和Xiaoxin Zou等作者合作完成，于2024年出版。文章的主题是“通过计算视角理性设计水分解电催化剂”，探讨了计算化学在设计和优化水分解电催化剂中的应用及其最新进展。
文章的主要作者来自吉林大学、黑龙江大学以及中国石油化工研究院。这篇综述发表在皇家化学学会（Royal Society of Chemistry）的《Chemical Communications》期刊上，旨在总结计算化学在水分解电催化剂设计中的关键作用，并为未来研究提供方向。水分解是一种可持续生产绿色氢能的重要技术，但其效率高度依赖于阴极的析氢反应（HER）和阳极的析氧反应（OER）电催化剂的性能。传统的催化剂开发方法依赖试错法，效率低下且成本高昂。近年来，计算技术的进步为催化剂设计提供了更系统、更高效的策略。
文章首先介绍了HER和OER的反应机制。HER是一个简单的两电子转移过程，涉及氢中间体的吸附、键合和脱附，其反应路径包括Volmer-Heyrovsky和Volmer-Tafel两种机制。OER则是一个复杂的四电子转移过程，涉及多种中间体（如OH*、O*和OOH*），其机制包括吸附质演化机制（AEM）、晶格氧介导机制（LOM）和氧化物路径机制（OPM）。作者指出，理解这些机制对于设计高效催化剂至关重要，并强调了计算模拟在揭示反应动力学和中间体行为中的作用。
文章详细讨论了计算催化剂设计的理论基础，包括Sabatier原理、Brønsted-Evans-Polanyi（BEP）关系和标度关系（scaling relationships）。Sabatier原理指出，高效的催化剂应对中间体表现出适中的吸附强度。BEP关系和标度关系则简化了催化活性的描述，使得通过计算吸附能预测催化剂性能成为可能。作者还介绍了密度泛函理论（DFT）在计算材料电子结构、表面能和反应能垒中的应用，并强调了热力学描述符（如氢吸附自由能ΔG_H*）在HER催化剂设计中的重要性。
文章总结了三种主要的催化剂活性描述符：热力学描述符、电子描述符和几何描述符。热力学描述符（如ΔG_H*和ΔG_O*−ΔG_OH*）直接关联催化剂的吸附性能与活性。电子描述符（如d带中心、e_g填充和电荷转移能）从电子结构角度解释催化活性，适用于过渡金属和金属氧化物。几何描述符（如配位数和配位不饱和金属位点）则通过表面结构预测活性。作者以Ru-Si合金和IrO_2基催化剂为例，展示了如何通过这些描述符优化催化剂性能。
文章强调了高通量计算和机器学习在加速催化剂发现中的作用。高通量筛选通过大规模DFT计算生成材料数据库，并结合描述符筛选高性能催化剂。机器学习则通过分析复杂数据集，建立结构-性能关系，并开发新的描述符。作者举例说明了机器学习在预测单原子催化剂活性和加速催化剂设计中的潜力，但也指出数据稀缺和模型可解释性是目前的主要挑战。
传统DFT计算忽略了温度、电解质环境和外加电势等因素，导致理论与实验的差距。文章介绍了恒定电势模型（CPM）、溶剂化模型和从头算分子动力学（AIMD）在模拟真实反应条件中的应用。CPM通过调节系统电荷模拟电极电势的影响，而AIMD可以动态模拟界面结构和反应动力学。作者指出，这些方法的结合能够更准确地预测催化剂在实际条件下的性能。
这篇综述系统总结了计算化学在水分解电催化剂设计中的应用，为研究者提供了从理论到实践的全面指导。文章不仅梳理了现有的计算方法和描述符，还指出了未来研究的挑战和方向，如开发通用描述符、扩展数据集、结合多尺度模拟等。这些内容对于推动绿色氢能技术的发展具有重要意义，并为实验合成和工业应用提供了理论支持。
文章的亮点在于：
1. 系统总结了计算化学在HER和OER催化剂设计中的最新进展；
2. 提出了多种活性描述符的应用和局限性，为理性设计催化剂提供了工具；
3. 强调了高通量筛选和机器学习在加速催化剂发现中的作用；
4. 探讨了真实电化学环境模拟的重要性，为缩小理论与实验的差距提供了解决方案。
这篇综述不仅对计算化学和催化领域的研究者具有参考价值，也为相关工业技术的开发提供了理论依据。