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2）进行尿素辅助电解水制氢测试，​​仅需要1.36V的低工作电压可达到10mAcm-2的电流密度，是传统电解水产氢速率的7倍。通过计算尿素分子以不同官能团吸附在Ni3N和Mo2N上的吸附能，年年年发现Ni3N更容易吸附尿素分子的-NH2，而Mo2N对C=O官能团具有较强的吸附，与TPD结果一致。

第一作者：上半王同洲通讯作者：上半焦丽芳通讯单位：南开大学论文DOI：10.1021/acscatal.3c001136、作者介绍：第一作者：王同洲，海南大学副教授，于2022年6月博士毕业于南开大学化学学院焦丽芳教授课题组，获理学博士学位。同时，度精在异质结构中也发现，度精尿素分子中的-NH2更容易吸附在界面处的Ni3N上，而C=O官能团更容易吸附在Mo2N上，导致Ni3N/Mo2N具有较强的尿素吸附能，有利于提升UOR活性。3）理论计算和程序升温脱附（TPD）曲线表明Ni3N/Mo2N异质结构有利于促进反应物分子的吸附，选​提高催化反应动力学。

这种现象可能是因为-NH2和C=O官能团的改变能够影响催化剂对反应物分子的吸附强度，弱智进而减弱了其催化活性。当使用Ni3N/Mo2N作为双功能电催化剂进行两电极电解水时，​​尿素辅助电解水只需要1.36V的电解电压即可驱动10mAcm-2的电流密度，​​而且是传统电解水产氢速率的7倍。

此外，年年年由于尿素分子较为复杂，年年年同时含有供电子氨基（-NH2）和吸电子的羰基（C=O）基团，探究不同基团对尿素分子吸附强度的影响有利于设计和发展优异性能的UOR催化剂。

1、上半全文速览：1）通过水热和氮化的方法制备了Ni3N/Mo2N异质结构的纳米片阵列，该催化剂具有优异的HER和UOR性能。此外，度精研究人员还总结了LocalTransform在预测有机反应结果方面的三个重要突破:1、度精研究提出的基于GRT构建的机器学习平台能够准确描述测试反应中99.7%的实验结果，而这之前最受欢迎的前100个模板仅能描述94.6%，从而证明该研究在解决传统模板覆盖率低、可扩展性差等问题方面走出了关键一步。

选​原文详情：未来自动化实验室的构建是什么样的？请看这篇综述。弱智相关研究工作以Discoveringandunderstandingmaterialsthroughcomputation为题发表在国际顶级期刊NatureMaterials上。

虽然不是基于材料的，​​但在这个跨领域示例中保留了自动化材料的几个核心原则:向硬件发送命令以调整物理参数，​​接收测量的目标属性，通过主动学习和云计算做出决策。年年年1. Nature子刊：原子间势的深度学习用于新材料开发来自美国加州大学圣地亚哥分校ShyuePingOng（王学彬）教授团队报告了基于具有三体相互作用的图形神经网络（M3GNet）的材料通用IAP。