第一作者：张 涛
通讯作者：刘一蒲、范红金
通讯单位：海南大学、南洋理工大学
论文DOI：10.1038/s41467-025-59053-1
范红金和刘一蒲合作，采用高通量计算和机器学习，筛选了一类在二维料表面精准配位的Au单原子序构（SAA Au-bMoSe2, SAA代表单原子阵列，b代表双轴应力，因为MoSe2是空心球形）。基于自研高通量计算框架，首先从72种可能的Au-bMX2结构、1248种潜在吸附位点中筛选出一类优势析氢催化位点。发现该类位点均集中在Au-Se3结构附近，相比其它金属和二维半导体结构，SAA Au-bMoSe2具有最高的本征析氢活性。随后基于机器学习算法与有效数据分类，将系列SAA Au-bMX2结构拆解成四种对氢吸附自由能影响最大的亚单元特征量，得到了系列SAA Au-bMX2结构构效关系。基于上述理论结果，团队首次从实验上获得了MoSe2空心纳米球表面附着的Au原子序构阵列。催化活性上，提出了“大催化热点阵列”的新概念（reactive hotspots array）：Au与相邻的第一壳层三个Se原子成键，形成Au-Se3阵列）。得益于稳定的Au-Se3键合构型和催化热点序构，该催化剂可实现强酸性环境和高电流密度下（800 mA cm-2）制氢反应稳定运行1000小时以上。
金属原子在催化剂中通常作为活性中心而被广泛研究。调控金属原子配位环境、排列结构、轨道状态等参数已成为电极材料设计中的难点之一。单原子或者原子层厚的金属纳米材料，因其高的原子利用率而备受关注。然而，当前获得的金属原子配位环境等参数多是基于X-射线等谱学信息获得的平均值，而真正的金属原子构型是多种情况同时存在，这使得无法获得精确的本征构效关系。作者认为，如果能突破当前微纳结构自组装单元的尺寸极限，降低到原子尺度，实现多样化的金属原子序构材料体系，那就能为获得更精准的构效关系铺开道路。
如何合成材料呢？基于前期经验，我们想让金属单原子附着在一个双向弯曲的二维材料表面。你说这很简单，大家不都是轻轻松松把单原子附着在碳表面上了吗！那我问你，碳那是一片一片的，弯弯曲曲大小不均，尤其是到处是缺陷，你行不行？回答我！不仅要弯曲，TMD还得均匀晶格取向，那不弄空心纳米球还有别的好办法了吗？回答我！Look in my eyes. Tell me！Why baby why。所以呢，还得靠Au球模板，表面贼光滑的那种，才能赋予MoSe2均匀的双轴应变和表面微环境，实现均匀键合Au原子。
(1) 数据驱动筛选，机器学习预测，获得SAA Au-bMX2系列结构的构效关系；
(2) 应力维度有序调控，双轴弯曲面将组装单元尺寸降低至原子尺度，获得了Au原子周期性点阵；
(3) 区别于传统的金属单原子活性中心，提出了“催化热点阵列”新概念和作用机制。
图1. 数据驱动合成SAA Au-bMoSe2。
为实现Au原子序构（SAA Au-bMX2）系统筛选，作者基于6种MX2结构、2种Au原子锚定模式及6种应力条件，展开构建出72种SAA Au-bMX2结构。进一步基于德洛内Delaunay三角化方法识别表面1248种吸附位点，经过几何优化获得1201个有效的氢吸附自由能值。基于氢吸附自由能比较分析，作者指出具有较高本征析氢活性的吸附位点集中分布在Au-X3结构附近，并且2% SAA Au-bMoSe2具有最高的本征析氢活性。
为进一步明确系列SAA Au-bMX2结构构效关系，作者构建了3类共17种特征量描述氢吸附的SAA Au-bMX2结构，进一步利用机器学习算法衡量相关特征量重要性。当作者使用全部的氢吸附自用能数据进行训练，电子亲和能被发现具有最高的重要性，但电子亲和能作为一个元素本身的固有特征，无法对SAA Au-bMX2结构构效关系提供有效指导。当作者基于氢原子在SAA Au-bMX2表面的吸附特点，将氢吸附自由能数据分为远离Au-X3结构及邻近Au-X3结构的两组分数据集进行训练，4种包含SAA Au-bMX2结构信息的亚单元特征量被拆解出来，包括吸附位平均带中心（eads）、晶格常数（LPa）、H-Au距离(LAu-H)及H与表面结构相对高度(CAZ-M)，这四种特征量的对氢吸附自由能的重要性总和大于70%。作者进一步利用SHAP算法对四种特征量与氢吸附自由能之间的正负相关性进行分析，为其他金属原子阵列结构设计与精细调制奠定理论基础（图1）。
图2. Au原子阵列可控制备示意图及表征。
作者基于前期制备的超光滑单晶金球模板，采用金属原子热驱动扩散法，制备了周期性排列在双轴弯曲MoSe2表面的Au原子点阵，即SAA Au-bMoSe2（图2）。其中， Au与第一壳层的3个Se键合形成Au-Se3构型，并位于中心Mo原子上方，呈Z型周期性排列，同时将MoSe2晶体结构由2H相转变为1T相。
图3. 酸性制氢性能研究。
双轴应力值可根据MoSe2的半径尺寸进行连续调节（图3）。作者在三电极系统（0.5M H2SO4）中详细探究了不同应力值对制氢活性的影响规律。随着应力值的增大，HER活性逐渐增加；粒径为35 nm的SAA Au-bMoSe2（S）在过电势为66 mV时即可实现100 mA cm-2的电流密度，优于已报道的同类型催化剂；在工业电流密度下（800 mA cm-2）制氢反应稳定运行1000小时以上。
图4. Au-Se3构型单元组装成的催化热点阵列。
为了研究SAA Au-bMoSe2的活性机制，作者采用原位拉曼谱等测试手段并结合密度泛函理论进行了深入研究。与MoSe2相比，随着施加电压的增加，SAA Au-bMoSe2（S）中Se-H键的信号逐渐增强，证明
Au原子的引入，激活了周围的Se原子，优化了其H吸附能力 (图4a-b)。此外，COHP 结果也证明了该实验现象（左：MoSe2，右边：SAA Au-bMoSe2) (图4c)。因此，经实验和理论分析，作者提出了大催化热点阵列新概念（reactive hotspots array）， Au-Se3构型作为大活性中心，有效提升了质子的接触维度以及电子传输效率，进而优化了制氢活性（图4 d）。
基于数据驱动策略与表面维度调控，作者获得了具有周期排列的金原子点阵，提出了大催化热点阵列，实现了工业级电流密度下高效稳定制氢。这种具有精确配位构型的催化热点，比起传统单个原子的活性位，具有更大的催化空间和维度。而且阵列结构也是首次发现，虽然还不算是大面积阵列。如果能实现均匀大面积，那将是一种完美的体系，为传统原子尺度下的催化本征构效关系不精准性难题提供解决方案。这种数据驱动得到的构效关系，可以为未来探索其他金属原子序构催化剂提供“精准制导”。
Data-driven discovery of biaxially strained single atoms array for hydrogen production. Nat. Commun. 2025, 16, 3644.
张涛, 新加坡南洋理工大学博士后（范红金教授课题组），毕业于中国科学技术大学/中科院固体物理研究所，从事金属序构功能材料及光学传感/催化领域的应用研究。2019年入选“博士后国际交流计划-派出项目” (合作导师为南洋理工大学范红金教授和天津工业大学李越教授)、教育部博士国家奖学金，中科大优秀毕业生，主持过国家自然科学基金委青年项目。以第一或通讯作者在Nat. Commun.、Chem、Adv. Mater.、Angew. Chem. Int. Ed.等SCI期刊发表27篇论文，获11项国家发明专利。担任《eScience》、《Rare Metals》、等期刊的青年编委及《粉末冶金材料科学与工程》、《Frontiers in Materials》客座编辑。擅长金属纳米颗粒的制备，纳米催化剂的可控合成，和三分远投。
刘一蒲，海南大学副教授、博士生导师。博士毕业于吉林大学，2019年入选国家“博士后国际交流计划派出项目”，合作导师为吉林大学邹晓新教授和新加坡南洋理工大学范红金教授。2021年入职海南大学。擅长能源领域电催化材料设计合成、理论计算及机器学习，以一作/并列一作/通讯联系人身份在Nat. Commun. (2篇）、Angew. Chem.、Adv. Mater.等期刊发表论文18篇，参与发表论文30余篇，总引用超过7600次（谷歌学术统计），H因子32。主持国家自然科学基金青年基金及地区基金等。担任eScience2024届青年编委。
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