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原位形成的碳化鐵（FeC_x）是工業上Fe基催化劑上費托合成（FTS，CO+H₂→長鏈烴化物）的關鍵組分。然而，由于FeC_x結構和CO加氫反應機理的復雜性，其真正的活性位點仍存在很大的爭議。

復旦大學劉智攀教授和商城研究員（共同通訊作者）等人報道了他們利用機器學習（ML）模擬技術，在FTS條件下，探索了數百個關于FeC_x塊體和表面的候選結構，從而解決了共激活的活性位點問題。

作者在沒有實驗先驗輸入的情況下，首先構建體相的熱力學凸包，然后識別低表面能表面并且評估CO和H的吸附能力，最后確定了CO活化的最低能量反應途徑。

此外，作者收集了關于FeC_x結構和CO加氫途徑的豐富信息：

（1）Fe₅C₂、Fe₇C₃和Fe₂C是FTS法生產烯烴過程中穩定的三個體相，其中Fe₇C₃和Fe₂C具有多個能量近似簡并的體晶相；

（2）這些體相只有三個低表面能表面，即χ-Fe₅C₂(510)、χ-Fe₅C₂(111)和η-Fe₂C(111)，暴露出能放熱吸附H原子的Fe位，其中表面Fe：C比分別為2、1.75和2；

（3）通過直接解離產生的共激活可發生在通過氫化動態產生的表面C空位（例如具有1.1 eV的勢壘）。這些原子水平的理解有助于建立結構-活性關聯和設計更好的FT催化劑。

In Situ Active Site for CO Activation in Fe-Catalyzed Fischer-Tropsch Synthesis from Machine Learning. J. Am. Chem. Soc., 2021, DOI: 10.1021/jacs.1c04624.

https://doi.org/10.1021/jacs.1c04624.

原創文章，作者：Gloria，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2023/10/13/48ee2de442/

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劉智攀/商城JACS：機器學習助力研究鐵催化FTS中原位共活化活性位點

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