在许多能量转换反应中，通过控制纳米颗粒（NP）的表面应变来调节NP催化剂的性能已经成为优化NP催化的重要策略。

近日，美国布朗大学孙守恒教授，Andrew A. Peterson报道了通过Eigforce模型预测和实验验证了L1₀复合纳米颗粒（M=Mn，Fe，Ni，Cu，Ni）对氧还原反应（ORR）的应变诱导催化增强作用。

文章要点

1）Eigforce模型可以预测扭曲Pt(111)表面的各向异性（即二维）应变水平。实验上，研究人员通过制备一系列5 nm的L10-CoMPt NPs，这些NPs的ORR催化活性为基于L1₀-CoMPt所预测的理论二维火山图的最佳区域。

2）研究发现，在所研究的NP系列合金中，性能最佳的ORR催化剂是L1₀-CoNiPt，其质量活性为3.1 A/mg_Pt，室温比活性为9.3 mA/cm²，在0.1 M HClO₄中60°C循环30000次后，活性损失仅为15.9%。

该研究采用理论和实验相结合的方法，为精细调控结构和成分明确的金属间化合物纳米粒子的催化活性提供了新的思路。

Junrui Li, et al, Anisotropic Strain Tuning of L1₀ Ternary Nanoparticles for Oxygen Reduction, J. Am. Chem. Soc., 2020

DOI: 10.1021/jacs.0c08962

https://dx.doi.org/10.1021/jacs.0c08962