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摘要在高熵合金電催化劑的設計研究中,由于其龐大而復雜的成分空間,這種“效率與穩定性難以兼得”的矛盾尤為突出。為了解決這一關鍵問題,于海濱團隊提出了一種“批量成分優化”策略,在合成效率與結構穩定性之間實現了有效平衡。

  【儀表網 研發快訊】7月11日,《科學·進展》(Science Advances)在線刊發了國家脈沖強磁場科學中心于海濱教授團隊題為“Discovering High-Entropy Electrocatalysts through a Batch-Alloy Targeting Approach”的研究論文。我校為論文第一完成單位,于海濱教授為論文通訊作者,中心2021級博士生趙慧峰為論文第一作者,湖北大學彭旭副教授、我校材料學院劉鑫旺教授、深圳理工大學彭晶副研究員等參與相關工作。
 
  成分設計是材料科學的基礎。現有的材料成分設計主要有兩種方式:一種是傳統的單次制備法,該方法每次僅合成一個特定成分的樣品,具有結構穩定、成分可控等優點,適用于機理研究,但制備效率較低;另一種是以磁控濺射為代表的高通量制備法,能夠在一次實驗中獲得多個不同組成的樣品,提升了搜索效率,但制備出的樣品多為非穩態結構,難以重復合成或應用于實際場景。
 
  在高熵合金電催化劑的設計研究中,由于其龐大而復雜的成分空間,這種“效率與穩定性難以兼得”的矛盾尤為突出。為了解決這一關鍵問題,于海濱團隊提出了一種“批量成分優化”策略,在合成效率與結構穩定性之間實現了有效平衡:該方法不僅能夠在一次合成中獲得多個不同組成的高熵合金,顯著提升研究效率,同時確保所得樣品具有穩定結構和良好的可重復制備性,從而兼顧實際應用需求與基礎研究價值。
 
  具體而言,該策略借鑒了“自然融合”與“表面重構”的概念,分為兩個步驟。第一步是制備一個“粗猜”樣品,其成分設計并不要求精準,所得樣品通常包含多個不同的相。這些樣品隨后在實際的反應條件下進行測試,通過比較不同相的重構程度,篩選出表現最顯著重構的相,并確定其精確成分,初步篩選出具有潛在高活性的候選組分。第二步則依據篩選出的候選成分,制備單獨的目標樣品。結果表明,該樣品與“粗猜”樣品中活性相的結構和相組成一致,且展現出優異的電催化性能,驗證了“批量成分優化”方法在高熵合金的組成空間中實現快速篩選和性能提升的有效性。
 
  基于該方法,團隊成功在一個包含七個相的多相高熵合金體系中識別出催化性能最優異的納米相分離結構。該相在10 mA cm-2電流密度下展現出低至199 mV的過電位,并具有優異的穩定性,進一步驗證了該方法在高熵合金催化劑篩選中的有效性與實用性。
 
  該“批量成分優化”策略融合了高通量沉積與單次實驗的優勢,不僅實現了材料組成的多樣性與相結構的穩定性,還顯著縮小了高熵合金的組成探索空間,提升了催化劑的結構穩定性與電催化活性,提供了一條快速、系統的設計路徑。更重要的是,該方法具有良好的通用性,可拓展至其他電化學反應體系,為高性能高熵合金電催化材料的發現與優化開辟了切實可行的研究途徑。

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