2e⁻-ORR电合成H₂O₂面临活性与选择性的双重要求。研究者需要同时让ΔG*OOH接近4.22 eV并且保证O吸附足够弱以避免4e⁻路径。传统高通量筛选计算成本很高。Seoin Back团队与Kun Jiang团队提出生成式模型CatGPT结合主动学习的方法。这种方式大幅降低了计算量。

pH值是生物、医学、环境和工业领域最核心的化学参数之一。传统pH探针多依赖有机染料，而金属配合物，尤其是Re(I)三羰基配合物，因其丰富的MLCT（金属-配体电荷转移）吸收、长寿命³MLCT发射、大Stokes位移和良好水溶性，成为新一代光学传感器的理想候选。 本文系统研究了咪唑-菲咯啉（Ip）配体修饰的Re(I)配合物fac-[Re(CO)₃(Ip)Br]（2a–2d）在不同pH下的光物理、电化学和理论性质。Ip配体同时具备氮配位能力、咪唑酸碱活性位点和易于功能化的特点，通过引入胺基或苯胺基，实现了对配体内电荷转移电子跃迁的pH可控调控，为设计双模式（比色+荧光）pH传感器提供了新策略。

氨合成是可持续能源体系的关键环节，传统哈伯 - 博施法依赖高温高压条件，消耗全球近 2% 的能源并排放 3% 的 CO₂，亟需开发温和条件下的绿色合成技术。 电催化氮还原反应（NRR）是低能耗、零排放分布式氨合成的理想途径，但面临 N≡N 键（键能 941 kJ/mol）活化动力学缓慢、水溶液中析氢反应（HER）竞争剧烈的问题，导致催化活性与选择性偏低。 单原子分子催化剂（SAMCs）凭借原子级精准调控配位环境的优势，成为提升 NRR 选择性的核心研究方向。其中，碳硼龙（carbolong）家族分子（如含 15 个碳原子的 carborin）具有独特共轭骨架与金属中心整合结构，为协同催化提供了多功能平台。 传统密度泛函理论（DFT）模拟中，计算氢电极（CHE）方法假设每步电子转移固定为 1e⁻，忽略了实际电催化过程中电位驱动的电荷态变化，导致中间体自由能计算不准确，甚至误判速率决定步骤（PDS）；且缺乏高效方法整合电压效应、溶剂效应与催化剂 - 载体相互作用，难以系统筛选高性能 NRR 催化剂。

氨是重要工业原料与潜在无碳储能中间体，全球年需求量超 1.7 亿吨，90% 由哈伯 - 博施法制备，该工艺需 400-500℃、150-350atm 严苛条件，造成大量化石能源消耗与 CO₂排放。 水溶液中电催化氮还原反应（NRR）可在常温常压下利用可再生能源合成氨，以水为氢源，是绿色合成氨的理想途径，但面临 N≡N 键（键能 941 kJ・mol⁻¹）活化困难、析氢反应（HER）竞争剧烈的问题，导致氨产率和法拉第效率（FE）偏低，限制了规模化应用。 Ti₃C₂Tₓ MXene 因层状结构、高导电性和可调表面端基成为 NRR 电催化剂研究热点，但传统 HF 刻蚀制备的 MXene 表面以惰性 F 基为主，NRR 性能差（FE<10%）；且单一 MXene 基催化剂难以同时提升 NRR 活性与稳定性，如前期 Fe 负载无氟 Ti₃C₂Tₓ的氨产率为 18.25 μg h⁻¹ mg⁻¹，但稳定性仅 24 h。 异质结构工程可调控 MXene 电子态、优化中间体吸附能，MAX 相 A 位原子替换能提升结构稳定性，而将 Cl 端基 MXene 与 Zn 基 MAX 相结合构建异质结构，尚未有相关研究报道，为提升 MXene 基催化剂 NRR 性能提供了新方向。

氨是化工、农业领域核心原料，也是潜在零碳能源载体，传统哈伯 - 博施法合成氨需高温高压（573-773 K、100-200 atm），能耗占全球总能耗 2%、排放 1.4% 的全球 CO₂，与碳中和目标相悖。光催化固氮结合 N₂还原与 H₂O 氧化半反应，是温和条件下合成氨的绿色途径，但目前存在两大关键问题：一是光生电子 - 空穴复合严重，二是 N₂还原与 H₂O 氧化动力学失配，且 H₂O 氧化产生的质子无法定向供给 N₂还原位点，大幅限制催化效率。此外，单一催化位点难以同时实现高效的 N₂活化与 H₂O 氧化，成为光催化固氮技术实用化的重要瓶颈。