近期，中国科学技术大学环境科学与工程系和南方科技大学、日本东北大学在数据驱动助力单原子催化研究方面取得新进展，研究提出数据驱动+精准合成策略，成功开发出一种高活性、富含介孔的类芬顿铁单原子催化剂，在实际水体中展现出超快去污能力、出色的循环稳定性和强抗干扰性能。相关研究以“Data-Driven Accelerated Discovery Coupled with Precise Synthesis of Single-Atom Catalysts for Robust and Efficient Water Purification”为题，于2025年1月31日发表于‌Angewandte Chemie International Edition（DOI: 10.1002/anie.202500004）。

开发先进催化剂通常采用试错法，并缺乏可控的合成方法，导致研究周期长、效率低。在本文中，我们提出了一种数据驱动预测与精准合成相结合的策略，加速开发单原子催化剂，实现高效的水净化。采用数据驱动策略进行高通量筛选，以OH*和O*关键中间体的结合能作为描述符，从43种M-N₄单原子结构中快速锁定高效催化位点，然后通过高度可控的聚合硬模板法精准调控催化剂的微观结构，最终制备出高活性Fe-N₄位点（3.83 wt%）和富含介孔的铁单原子催化剂（Fe-SAC-4）。Fe-SAC-4展现出超快去污性能，在1分钟内即可高效去除磺胺类抗生素。此外，Fe-SAC-4在实际废水处理中表现出优异的循环稳定性和抗干扰能力，展现了良好的应用潜力。结合EPR、原位光谱实验和理论计算，揭示Fe-吡啶-N₄位点显著降低了OH*和O*生成的反应能垒，凸显该位点活化过硫酸盐生成¹O₂过程中的核心作用。本研究突破了传统催化剂设计的瓶颈，为环境、能源、化工等领域的高性能催化剂开发提供了新思路。

图 数据驱动预测结合精准合成策略开发高性能单原子催化剂

该研究工作得到国家自然科学基金项目、安徽省重点研发计划等项目的支持。同时，研究还得到了上海同步辐射光源、合肥同步辐射光源和DigCat数字催化平台的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1002/anie.202500004