8月31日消息，arXiv论文（2608.28347，8月28日提交）提出在多组元合金电催化剂上建立析氢活性描述符的新方法。传统Sabatier原理以氢吸附能描述析氢活性，但在多金属表面失效——每种成分暴露的局部吸附环境呈分布状态，单一吸附能描述变得模糊。

由波鸿鲁尔大学Wolfgang Schuhmann、丹麦奥胡斯大学Jan Rossmeisl等组成的研究团队，对三个Ag-Au-Pd-Pt组合多元合金薄膜材料库进行扫描电化学池显微镜（SECCM）酸性析氢筛选，并用图神经网络计算各成分的吸附能分布与功函数。结果显示：仅用功函数的模型即可解释大部分活性变化（平均R²=0.903），覆盖率校正吸附模型更优（R²=0.955），显著超过稀释吸附模型（R²=0.758）；两者结合拟合质量最高（R²=0.969）。对这四种金属，覆盖率校正吸附能与功函数趋势相似，二者取一即可给出可靠的活性排序。

该研究为高通量筛选多元合金电催化剂提供了可计算、可迁移的活性描述符，对绿氢电解槽催化剂降铂减钯设计具有直接指导意义。 （来源：arXiv）