理性的催化剂设计对于发展节省能量消耗，符合可持续发展催化过程非常重要。理解催化反应模型的步骤和反应动力学需要从原子尺度理解催化剂的活性位点。通常催化活性位点在催化反应过程中产生动态变化，这种变化情况难以解释。

有鉴于此，哈佛大学Boris Kozinsky、纽约州立大学石溪分校（Stony Brook University）Anatoly I. Frenkel等报道对稀释型Pd-in-Au合金纳米粒子催化H-D交换反应进行表征，通过一系列测试表征实验解释了催化剂的催化活性位点，基于机器学习理论分析光谱数据、通过第一性原理建立催化反应动力学模型，展示了催化活性物种是由1-3个Pd原子组成的界面Pd原子集合体。

本文要点：

（1）

通过X射线吸收光谱，对表观活化能的实验测试结果与理论预测结果进行对比。发现通过预处理改变Pd集合结构催化位点的大小，能够调控催化活性。

（2）

本文研究实现了复杂结构合金催化剂进行表征数据与，因此解释了动态过程中催化活性位点的结构。验证了催化剂的界面上Pd原子聚集体是主要的催化活性位点，展示说明预处理方法导致界面Pd催化位点的原子数目n=1-3变化，导致催化活性显著改变。

参考文献

Marcella, N., Lim, J.S., Płonka, A.M. et al. Decoding reactive structures in dilute alloy catalysts. Nat Commun 13, 832 (2022). 

DOI: 10.1038/s41467-022-28366-w

https://www.nature.com/articles/s41467-022-28366-w