化学循环（CL）代表了一种通用的、新兴的可持续化学和能源转换策略。由于不同应用对热力学性能的要求不同，设计具有合适氧化还原性能的金属氧化物氧载体仍然是CL面临的最关键挑战之一。氧载体的设计空间已从负载单金属过渡金属氧化物显著扩展到各种混合氧化物家族，因此非常需要有效的计算工具来缩小材料设计空间。
在此，美国北卡罗来纳州立大学李凡星教授等人使用SrxA1-xFeyB1-yO3-δ作为模型系统，开发并实验验证了基于DFT和机器学习（ML）的高通量模拟方法以合理调整钙钛矿氧化物的氧化还原氧化学势。基于DFT的高通量模型可有效识别阳离子掺杂剂类型和浓度，在跨越一个大的温度范围（400~900℃）内灵活调整混合氧化物的平衡氧分压（超过20个数量级，10-21~0.1 atm）。
作者模拟了含多达4种阳离子元素的2401种钙钛矿氧化物的氧化学势作为其氧空位浓度（δ）的函数，预测有113种材料适用于化学循环空气分离（CLAS），85种材料适用于基于CL的CO2分解。作者验证了这些DFT预测的有效性，总共有43种预测的化合物在以前的报道中得到验证。
此外，作者还制备并评估了25种额外的模型预测材料，其中23种氧载体表现出令人满意的性能，15种表现出优于大多数先前报道氧载体的性能。
作者基于DFT的高通量筛选结果进一步开发ML模型，该模型显示出令人满意的准确性。使用ML模型研究了227273种含有5种阳离子元素的钙钛矿的氧化还原热力学，产生了约20000种有希望的氧载体候选物，该模型的预测通过DFT计算及对选定钙钛矿组合物的实验研究得到进一步验证。
有趣的是，基于DFT 和ML的高通量方法已经筛选了许多具有优异CL性能的氧载体组合物，例如与 CLAS的基准氧载体相比，氧气容量增加了三倍。如果采用传统的氧载体设计方法，将不可能发现这些独特的化合物，如Sr0.875K0.125Fe0.75Co0.125Ni0.125O3-δ和 Sr0.375La0.5Sm0.125Fe0.75Ti0.25O3-δ。
因此，本研究中为合理设计高性能氧载体开辟了一种新的策略，除了CL应用之外，还可用于定制复杂氧化物的氧化还原特性。
High-throughput oxygen chemical potential engineering of perovskite oxides for chemical looping applications, Energy & Environmental Science 2022. DOI: 10.1039/D1EE02889H
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