Angew. Chem. ：数据驱动可解释描述符解析金属氧化物晶格氧构效关系

金属氧化物表面晶格氧在许多完全燃烧或者选择性氧化反应中起着关键作用。一个重要的例子是，晶格氧的活性对于通过MvK机理进行的丙烷氧化脱氢过程中丙烯收率的调控有重要影响。深刻认识表面晶格氧的构效关系对于理性设计高效催化剂至关重要。然而，传统的化学直觉驱动的研究方法很难全面把握影响氧活性的多维因素，因此准确理解金属氧化物构效关系仍是挑战性难题。

近日，天津大学的新能源化工团队通过结合密度泛函理论（DFT）和机器学习（ML），以表层掺杂为调控手段，构建了数据驱动的可解释描述符，快速准确预测掺杂钒氧化物表面晶格氧的氧化还原活性。基于数据驱动描述符，本研究获得了关于结构-活性关系的深层物理见解，并进一步指导了丙烷化学链氧化脱氢（CL-ODH）高效催化剂的理性设计和实验验证。

该工作以Mo, Nb, Re, Ta, W掺杂的氧化钒为模型催化剂，以H吸附能为丙烷脱氢速控步的活性描述符，在全面考虑各种晶格氧及其配位环境的共29种电子结构特征后，建立了包含超1800个数据点的结构-活性数据集。通过基于符号回归和压缩感知的SISSO算法，获得了不同复杂度和维度的最优描述符（模型）。该工作再发现并且证实了经典描述符p带中心是晶格氧活性的最关键的电子结构特征。此外，一些来自配位环境的特征，例如d空带中心、s带和d带填充度等，也在调控晶格氧的活性方面发挥了重要作用。数据驱动描述符预测精度要全面优于经典描述符。进一步的分析显示，这是因为数据驱动的描述符包含更多关于氧化还原过程中电子转移的信息，有助于深刻认识晶格氧配位环境对其活性的调控机制。

根据数据驱动的描述符的预测，Re、Mo和W的原子级掺杂对VOx上丙烷的CL-ODH的过度氧化反应有抑制作用。这样的预测和基于简化反应路径的掺杂效应分析定性相符，表明数据驱动描述符在快速准确预测晶格氧的氧化还原活性方面的巨大优势。

最后，该工作通过详细的实验和DFT计算，证实了与未掺杂的氧化钒相比，W和Re确实在CL-ODH的初始阶段明显抑制了过度氧化活性，使得更多的晶格氧参与到选择性氧化中，从而提高了丙烯的整体选择性和产率。这项工作为利用可解释性机器学习直接从数据中提取知识，解析材料构效关系提供了新的途径。

论文信息

Data-Driven Interpretable Descriptors for the Structure–Activity Relationship of Surface Lattice Oxygen on Doped Vanadium Oxides

Chenggong Jiang, Hongbo Song, Guodong Sun, Xin Chang, Shiyu Zhen, Shican Wu, Prof. Dr. Zhi-Jian Zhao, Prof. Dr. Jinlong Gong

论文第一作者为硕士研究生蒋丞公。

Angewandte Chemie International Edition

DOI: 10.1002/anie.202206758