丙烷脫氫（PDH）是丙烯生產的重要工藝，但其高溫反應條件往往導致傳統金屬催化劑因積碳、燒結而快速失活，這嚴重限製了傳統催化劑的工業化應用。沸石封裝金屬催化劑（metal@zeolite）通過將活性金屬限域於沸石微孔內，顯著提升催化劑的抗燒結、抗積碳能力，成為近年來的研究熱點。而現有的沸石封裝金屬催化劑仍面臨兩大瓶頸：高昂的材料成本限製了其規模化應用，復雜的合成工藝進一步增加了其工業化難度。因此，開發低成本、易合成、高活性、高穩定性的沸石封裝金屬催化劑成為丙烷脫氫領域亟待突破的問題。傳統催化劑開發依靠實驗試錯，但沸石拓撲結構超過220種，金屬助劑（Sn、Fe、Ge、In）組合多樣，這使得實驗試錯法篩選成本高昂且效率低下。近年來，人工智能（AI）技術為材料理性設計提供了新思路，例如通過全局神經網絡勢函數（G-NN）結合密度泛函理論（DFT）快速預測沸石幾何結構與酸性，顯著加速催化劑數據庫構建與性能預測。

最近，沐鸣开户劉智攀教授課題組在Nature Communications, 2025, 16, 3720上發表論文，基於全局神經網絡勢（G-NN）的原子模擬，從多個維度高效篩選了超10萬種Pt/Ge在不同沸石框架中的分布，將範圍縮小到三種鍺矽酸鹽沸石，並通過一鍋法成功合成了Pt₁@Ge-MFI催化劑，其在多種反應條件下均有出色的轉化率、丙烯選擇性和穩定性。結合理論計算和XAS等表征結果，作者證實在反應條件下Pt以[GePtO₃H₂]的單原子結構存在並催化丙烷脫氫。

作者基於全局神經網絡勢（G-NN）的原子模擬，通過五個條件（孔道直徑>4Å、籠直徑<1nm、純矽組分下穩定、骨架中Ge穩定、Pt單原子穩定）逐步從超過10萬種Pt/Ge在不同沸石框架中的分布組態中篩選到三種鍺矽酸鹽沸石從多個維度高效篩選出3個最佳候選：MFI、IWW和SAO。基於此結果，作者通過一鍋法成功合成了Pt₁@Ge-MFI催化劑，並舍棄了傳統催化劑合成中的空氣焙燒步驟。XRD、HR-TEM、XPS、XAS等表征結果說明，未經空氣焙燒的Pt₁@Ge-MFI催化劑中Pt以單原子形式存在，而空氣焙燒的Pt@Ge-MFI-c中Pt形成納米顆粒。Pt₁@Ge-MFI催化劑在550~550℃的溫度範圍內，在多種重時空速、丙烷濃度的反應條件下都有著出色的丙烷轉化率和丙烯選擇性，且在長達>750h的反應周期內均未發現明顯失活；在600℃下，該催化劑有接近熱力學平衡的轉化率，丙烯選擇性高達98%，而Pt@Ge-MFI-c催化劑在600℃下快速失活。

隨後，作者結合DFT計算說明在5%H₂/Ar、550℃還原氣氛下，Pt₁@Ge-MFI催化劑中Pt會形成[GePtO₃]結構，進而形成[GePtO₃H₂]活性位點。此結構在空氣氣氛、室溫狀態下會逆向變回到[GeOPtO₃]。該結構的CO吸附紅外光譜（2123cm^-1）與DFT預測結果（2119cm^-1）一致。PDH反應在此活性位點上的反應路徑為分步脫氫，理論計算總反應能壘（2.23eV）與實驗值（2.20eV）吻合。

論文通過數據驅動策略，結合全局神經網絡勢與密度泛函理論，完成從220中沸石框架及超過十萬種Pt/Ge構型中的篩選，成功設計出兼具高穩定性、反應活性的鍺矽酸鹽沸石封裝Pt單原子催化劑Pt₁@Ge-MFI。該催化劑在>750h的丙烷脫氫反應中未發現明顯失活，其活性位點[GePtO₃H₂]穩定錨定Pt單原子，顯著抑製Pt的燒結與積碳。這一成果不僅為PDH催化劑開發提供了新範式，更揭示了數據驅動方法在理性設計多孔催化材料中的巨大潛力。

論文工作得到了以下項目的支持：中國科學院戰略性先導科技專項、國家自然科學基金、國家重點研發計劃、中央高校基本科研業務費專項資金、中國科學院青年創新促進會、上海市科學技術委員會以及中國博士後科學基金會博士後項目。論文的共同第一作者為沐鸣平台24級博士生趙乾丞和博士後陳林，通訊作者為中國科學院上海有機化學研究所導師馬思聰和沐鸣开户劉智攀教授。