图1.以Bi为活性中心的催化自由能图

图2.以Sb为活性中心的催化自由能图

图3.以Sn为活性中心的催化自由能图

图4.吸附CO₂、COOH和CO的结构示意图

近日，北京市计算中心有限公司新材料计算研究团队的一项研究取得新进展，成果在国际知名期刊Materials Today Communications（影响因子：3.8）上公开发表。该研究由团队成员共同完成，王彩群高级工程师和高朋林博士后为论文共同第一作者，北京科技大学钱萍教授为通讯作者，北京科技大学硕士研究生李鸿飞作为实习生参与了相关研究和软件开发工作。此项研究的前期成果曾在Journal of Biological Physics期刊上发表。

研究聚焦于吸附端基(F, Cl, OH−)对单原子金属催化剂活性的影响，旨在深入理解并优化这类催化剂的性能。研究团队通过融合密度泛函理论和计算氢电极模型(computational hydrogen electrode model)，深入分析了14种金属元素作为卟啉类(porphyrin-like)单原子催化剂的活性中心在端基调节后的催化能力，并重点评估了这些金属元素在催化C⁴⁺到C²⁺的化学转化过程中的活性。

研究结果表明，端基调节(end group regulation)可以增强此类催化剂的金属特性和催化活性。单原子催化剂（Single atom catalysts ,SACS）是一类极具吸引力的异质催化剂，在电催化领域具有明显的优势，有单活性中心的催化剂已证明可有效减少二氧化碳排放。本研究成果为开发稳定、经济、耐用且在温和反应条件下具有高催化活性和最佳选择性的电催化剂提供了一定的模拟计算数据基础。

未来，研究团队计划基于此次研究成果，与中科合成油技术有限公司展开深入合作，共同针对碳化学和碳催化反应中的关键问题进行深入研究。此外，团队还将继续探索新的计算方法和技术，以期在材料科学和催化化学领域取得更多创新性的成果。

北京市计算中心有限公司新材料计算研究团队是一支由高素质科研人才组成的专业队伍，曾获得北京市科学技术研究院“青年骨干”人才计划等项目支持。团队成员以博士学位和高级职称人才为主。团队在新材料计算领域拥有深厚的学术背景和丰富的实践经验，研究领域涵盖新材料计算平台设计、新材料高通量筛选、机器学习优化及材料大数据挖掘等多个方面，致力于通过先进的计算技术和模拟方法，为新材料的设计和研发提供科学、高效、可靠的解决方案。团队曾承担多项材料基因工程重点专项等国家级科研项目，并凭借专业的技术能力和丰富的项目经验，向社会提供不同层次的计算仿真模拟、定制开发等研发服务。

(北京市计算中心有限公司 文/图)