在高级氧化水处理领域，过硫酸盐活化技术因其强氧化性备受关注，而双原子催化剂因其双位点协同效应，被视为极具潜力的下一代催化材料。然而，该领域长期面临一个关键瓶颈：传统理论难以准确描述双原子间的电子与几何耦合机制，导致催化剂设计仍依赖经验性“试错”，缺乏普适性指导原则。

针对这一挑战，我院刘艳彪教授团队与北京工业大学彭永臻院士团队王艺霏老师合作，在《自然·通讯》（Nature Communications）上联合发表了最新研究成果。该工作首次构建了一个机器学习驱动的“二元描述符”，将决定催化性能的两个根本物理量——电子结构与几何约束——统一于一个定量模型中，实现了对双原子催化剂活性的准确预测。

这一描述符包含两个核心指标：反映d-p轨道杂化强度的“轨道电子结构指数”，用于预测过硫酸盐吸附能力；以及体现几何约束的“轨道几何结构指数”，用于评估O-H键活化与单线态氧生成的能垒。通过机器学习融合二者，团队得到了可跨越多类金属配对与配位环境的通用活性描述公式，相当于为催化剂设计安装了一个“性能预测仪表盘”。

基于该描述符，研究团队理论预测出FeMn双原子组合具有最优催化潜力，并通过自主研发的“双模板热解”策略，成功制备出原子级分散的FeMn双原子催化剂。先进表征技术证实了其预期结构，性能测试显示该催化剂在降解磺胺类抗生素时，单线态氧选择性高达94.2%，反应速率显著优于其他金属组合，完美验证了理论预测。

为体现实用价值，团队进一步将FeMn双原子催化剂负载于多孔铜泡沫，构建了穿透式连续流反应器。在长达30天、高水力负荷的连续运行中，系统对污染物的去除率稳定维持在90%以上，展现出优异的稳定性和抗污能力，成功实现了从原子级设计到工程化应用的全链条验证。

图1 研究背景与理论模型构建

展示双原子催化剂研究趋势、结构模型及理论描述符的构建过程。

图2 系列FeM双原子催化剂的合成与形貌表征
呈现制备流程及原子分辨电子显微图像，证实双原子结构的成功合成。

图3 FeMn DAC的局部结构与配位环境
通过X射线吸收谱学分析，揭示Fe与Mn原子间的配位结构。

图4 PMS吸附机制与电子结构分析

从电荷密度、轨道杂化等角度阐明PMS在不同催化剂表面的吸附行为。

图5 反应路径与活性氧物种鉴定
验证反应以单线态氧为主导路径，并建立几何描述符与活化能垒的关联。

图6 催化性能与描述符的普适性验证
展示不同催化剂的降解性能，并证明其与理论描述符之间的线性关系。

图7 实际水处理应用与连续流运行表现
说明抗污染机制、协同催化作用，以及催化剂在连续流反应器中的长期稳定性。

本研究不仅开发出一种高效稳定的过硫酸盐活化催化剂，更创立了一套“电子—几何”协同的催化剂理性设计新范式，突破了该领域长期依赖试错的经验局限，为下一代水处理催化材料的设计提供了可预测、可计算的理论工具，具有重要的科学意义与应用前景。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-65500-w