PdAg在工业催化过程中用于将乙烯、乙炔混合气体中对乙炔进行选择性加氢，目前能够对乙炔实现很好的选择性，但是目前低温条件中的催化反应活性并未得到进展。有鉴于此，复旦大学刘智攀等报道了通过机器学习、催化反应之间结合，通过研究PdAg合金在催化反应中的表面结构，发现担载Pd₁Ag₃的金红石相TiO₂催化剂在100 h实验过程中，对乙炔的转化率达到>96 %，同时选择性达到85 %。

本文要点：

（1）

通过机器学习进行全局势能面搜索，从而对反应过程中Pd-Ag-H的体相、界面相情况进行研究，发现两个关键体相结构组成Pd₁Ag₁、Pd₁Ag₃。对随着反应过程中Pd:Ag比例变化时，界面结构组分变化情况进行揭示。 

（2）

在锐钛矿TiO₂的（111）晶面上，PdAg的组成决定了催化反应活性，催化反应的选择性受到TiO₂的（100）晶面暴露Pd的量影响。

（3）

通过以上研究结果，提出了设计改善催化活性的方法：控制Pd:Ag的比例为1:3；降低纳米粒子的粒径从而限制PdAg局部结构；设计能够有利于暴露合金的（100）晶面的基底。

参考文献

Xiao-Tian Li, Lin Chen, Cheng Shang, and Zhi-Pan Liu*, In Situ Surface Structures of PdAg Catalyst and Their Influence on Acetylene Semihydrogenation Revealed by Machine Learning and Experiment, J. Am. Chem. Soc. 2021

DOI: 10.1021/jacs.1c02471

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.1c02471