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發展容易得到的描述符對于合理的設計MOF材料非常重要，但是如何得到這種描述符比較困難。

有鑒于此，中國海洋大學黃明華教授、浙江大學韓仲康研究員等對雙金屬Ni-MOF提出一個OER描述符。通過人工智能進行數據挖掘，通過Ni的d能帶中心與eg能級失去的電子數目，以及eg能級的第一離子化能量進行結合，得到優異性能OER電催化劑的方法。

本文要點

(1)

通過對3d-5d 過渡金屬與13個有機配體得到MOF數據庫進行分析，從而能夠從分子軌道研究催化劑的結構-活性之間的關系。這個描述符對11個Ni-MOF得到驗證。

(2)

這項工作通過SGD與實驗的驗證進行結合，能夠高效率的篩選MOF的OER催化劑，因此有助于深入理解催化劑的機理。

參考文獻

Jian Zhou, Liangliang Xu, Huiyu Gai, Ning Xu, Zhichu Ren, Xianbiao Hou, Zongkun Chen, Zhongkang Han, Debalaya Sarker, Sergey V. Levchenko, Minghua Huang, Interpretable Data‐Driven Descriptors for Establishing the Structure‐Activity Relationship of Metal‐Organic Frameworks Toward Oxygen Evolution Reaction, Angew. Chem. Int. Ed. 2024 

DOI: 10.1002/anie.202409449

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/anie.202409449