近日，民建西工大支部会员、西北工业大学材料学院王俊杰教授，以西北工业大学为第一完成单位和唯一通讯单位，在国际顶级学术期刊《美国化学会志》（Journal of the American Chemical Society）发表了题为《机器学习加速发现具有不同阴离子电子密度的 A2BC2 三元电子化合物》（Machine Learning-Accelerated Discovery of A2BC2 Ternary Electrides with Diverse Anionic Electron Densities）的研究论文。
电子化合物（Electride）是一种特殊类型的材料，其具有局域于晶格间隙中的电子，显示出极低的功函数和给电子能力，在合成氨催化等领域显示出巨大的应用潜力。但是，电子化合物材料的成分、结构复杂，传统的电子化合物在有氧、水的环境中容易氧化失效，高效设计、开发新型高化学稳定性电子化合物材料仍是一个巨大的科学挑战，亟需探索兼具优异化学稳定性和催化活性的新型电子化合物材料。王俊杰教授首次将机器学习方法引入电子化合物的搜索研究，从包含14437个候选化合物的化学空间中筛选出了145种具有不同局域电荷密度的新型A2BC2电子化合物，并合成了三种代表性材料（“富电子”型电子化合物：Nd2ScSi2和La2YbGe2，“缺电子”型电子化合物：Y2LiSi2）。实验证实，通过间隙电荷浓度的调控，“缺电子型”电子化合物Y2LiSi2被用作合成氨催化剂载体时，兼具优异的耐氧化稳定性和催化活性，这为未来电子化合物在催化材料领域的应用提供了新的重要研究方向。
