近日，合肥综合性科学中心环境研究院黄行九研究员科研团队利用原位技术，结合高通量计算方法和机器学习，揭示了双金属单原子对重金属氧化还原反应的选择性催化本质，极大地提高了双金属单原子催化剂的筛选效率，对未来多位点原子级纳米材料的设计与合成具有重要的指导意义。

受限于空间和时间分辨率，目前对原子级微观动态过程的理解尚存在局限性，这在一定程度上严重制约了催化剂调控技术的发展及其应用领域的扩展。面对这一挑战，研究团队致力于高性能敏感材料的设计与调控工作，旨在实现对环境重金属污染物的高灵敏度和高选择性电化学检测。

相关结果以封面论文“High-Throughput Screening of Selective Bimetallic Atomic Catalysts for Self-Adaptive Matched Electrochemical Reduction”发表在国际顶级期刊Nano Letters (Nano Lett.,2025,DOI:10.1021/acs.nanolett.4c06524,2025)上，合肥综合性科学中心环境研究院为第一完成单位。

该研究结合先进的原位同步辐射光谱技术和高精度的理论计算，实现了对双金属单原子催化剂在催化反应过程中瞬态结构的实时捕捉和解析。通过高通量筛选确定了高效的双金属原子级电极界面，实现了Cu(II)和As(III)的并行电化学还原。原位X射线吸收精细结构（XAFS）光谱和配位场理论验证了双金属单原子体系中，由允许的d?d跃迁促进的Ni?Cu特定能级匹配，再现了电化学微观动态还原过程。进一步通过理论计算发现，Fe?As特定键合和最小势能（1.40 eV）决定步骤，这是源自关键中间体的主要s和p峰向高能轨道的线性偏移。此外，分别从动力学、热力学模型的收敛趋势和退火模拟的角度再现了自适应匹配的动态演化。

该研究中高通量计算方法的应用显著加速了催化剂候选材料的筛选过程，通过预测材料的催化性能和稳定性，缩小了实验验证的范围，从而大大提高了研究效率。同时，也为环境重金属污染物的高灵敏度和高选择性电化学检测及催化机制原位探究提供了重要科学依据。