从计算材料数据库中进行数据挖掘已经成为挖掘潜在催化剂的一种新型策略。本文通过研究在开发低成本金属氧化物（MO）电催化剂时数据挖掘结果与实验结果之间的差异，分析了这一策略的机遇和挑战。
近日，日本东北大学李昊教授课题组和澳洲悉尼大学魏力博士等人在Advanced Science 发表题为Identifying Stable Electrocatalysts Initialized by Data Mining: Sb2WO6 for Oxygen Reduction的数据挖掘结合实验和理论方法设计催化剂的工作，发掘出一系列潜在能在各种电催化条件下稳定且廉价的氧化物催化剂。接着，他们聚焦在一种新型的Sb2WO6 氧还原（ORR）催化剂，并强调了数据挖掘在探索电催化剂方面大有可为，但仍需通过考虑电化学引起的表面稳定性和活性的变化，进一步开发更为精细的挖掘策略。
团队设计了通过数据挖掘在Materials Project数据库中确定稳定MO的流程，最终得到了1159个热力学稳定的MO。随后，创建了块体Pourbiax相图数据集，并开发了带有用户界面的在线搜索引擎（https://doi.org/10.50974/00137200），帮助研究人员快速获取在特定pH和电位下水稳定的MOs（图1-2）。
由于元素Sb和W在酸性ORR稳定化合物中出现次数最多，因此选择Sb2WO6进行后续ORR研究。根据块体Pourbaix相图，Sb2WO6 在酸性介质中的 ORR 条件下稳定，但在高pH ORR条件下不稳定。然而，实验结果表明Sb2WO6在酸性和碱性 ORR 条件下都具有很高的稳定性，且在碱性条件下表现出了显著的4e-ORR 活性（图3）。
根据表面态分析和pH场耦合微动力学建模，团队发现Sb2WO6表面会发生电化学钝化，从而形成高度稳定的4e-ORR 活性表面（图4）。该工作表明，数据挖掘可加速设计电催化剂，但与此同时，还需要综合考虑电化学过程中催化剂表面的变化，进一步优化开发策略。
图1. 利用数据挖掘在Materials Project数据库中确定稳定MO的流程
图2. 数据挖掘得到的能在特定pH和反应电位下稳定的氧化物元素。
图3. Sb2WO6和Pt/C在酸性和碱性电解质中的ORR 活性和稳定性的对比
Xue Jia, Zixun Yu, Fangzhou Liu, Heng Liu, Di Zhang, Egon Campos dos Santos,Hao Zheng, Yusuke Hashimoto, Yuan Chen, Li Wei,* and Hao Li*，Identifying Stable Electrocatalysts Initialized by DataMining: Sb2WO6 for Oxygen Reduction，Advanced Science，2023，DOI：10.1002/advs.202305630
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