Edward H. Sargent教授是国际光子学和材料学领域著名学者，是胶体量子点光探测领域的开拓者和量子点PN结太阳能电池的发明者。课题组致力于纳米光子学和材料化学等领域的交叉学科研究，广泛涉及光电器件、纳米生物传感器、光伏、钙钛矿、CO2还原等领域。
2020年尚未过半，Edward H. Sargent课题组已发表2篇Science，十余篇子刊/AM/Joule/JACS，今天也完成了2020年的Nature首秀，提前实现了今年的科研大满贯！
研究要点：通过密度泛函理论计算结合主动机器学习发现了一种Cu-Al电催化剂，其能够有效地将CO2电还原为乙烯（C2H4），且具有迄今为止报道的最高法拉第效率。
在400 mA cm−2的电流密度下（1.5 V vs. NHE）可达到80％以上的法拉第效率（纯Cu约为66%），在150 mA cm−2的电流密度下，阴极侧（半电池）的乙烯功率转换效率为55±2％。计算研究表明，Cu-Al合金可提供多个位点和表面取向，并具有近乎最佳的CO结合力，可有效降低CO2的选择性。
研究背景：全球能源需求的快速增长以及用可再生能源替代排放CO2的化石燃料的需求，引起了人们对间歇性太阳能和风能化学存储的兴趣。将CO2电化学还原为化学原料极具吸引力，因为它可以同时使用CO2和可再生能源。当将CO2电还原为乙烯时，Cu是这个反应的主要电催化剂，但其工艺亟待进一步改进。
成果简介：有鉴于此，加拿大多伦多大学Edward H. Sargent与卡内基梅隆大学Zachary Ulissi通过密度泛函理论计算结合主动机器学习确定了一种Cu-Al电催化剂，其能够有效地将CO2电还原为乙烯，且具有迄今为止报道的最高法拉第效率。
小结：这项工作通过结合CO2还原的二维选择性火山关系、DFT和主动机器学习来优化催化剂性能，证明了有前途的电催化剂的预测。开发了一种高效的Cu-Al催化剂，用于活性和选择性地将CO2电还原为C2H4。研究结果表明，通过使用中间键合优化和反应-电解质-优化策略进行CO2电还原生产多碳，多金属催化剂的表现将优于单组分催化剂。