2026国际上催化剂制备及评价筛选平台的进展

国际上催化剂制备及评价筛选平台的进展

一、引言

催化剂作为现代化学工业、新能源开发以及环境保护领域的核心物质基础，其性能直接决定了相关产业的转化效率与经济效益。然而，传统的催化剂研发模式长期依赖于“试错法”（Trial-and-Error），这种经验驱动的研发范式不仅耗时漫长、成本高昂，且难以在庞大的化学空间中精准定位材料。面对日益复杂的催化反应体系与迫切的产业升级需求，传统研发模式的效率瓶颈愈发凸显。

为突破这一困境，高通量筛选（High-Throughput Screening, HTS）技术应运而生，并迅速成为催化科学研究的重要变革力量。高通量筛选通过并行化实验设计与自动化数据处理，能够在短时间内对海量催化剂组合进行合成与性能评价，极大地加速了新材料的发现周期。近年来，随着微纳加工、机器人技术以及人工智能（AI）的飞速发展，国际催化剂制备及评价筛选平台正呈现出微型化、自动化与AI赋能三大趋势的深度融合。这种技术范式的转移，不仅将催化剂研发从“劳动密集型”推向“数据与智力密集型”，更为实现催化剂的理性设计与自主发现奠定了坚实基础。

二、高通量筛选技术概述

高通量筛选技术在催化领域的应用始于20世纪80年代末，其发展历程见证了从简单的组合化学合成向高度集成化、智能化评价系统的演进。早期的HTS主要聚焦于通过组合化学方法快速构建包含成百上千种成分的催化剂阵列，但受限于表征手段的滞后，其评价效率并未得到实质性飞跃。随着技术的不断成熟，现代高通量筛选平台已经形成了包含组合化学合成、高通量表征以及自动化数据处理三大核心技术组成的完整闭环。

在技术演进路线上，催化剂评价系统经历了从传统固定床反应器向微型化、自动化评价体系的深刻变革。传统固定床反应器虽然成熟，但单台设备体积庞大、催化剂装填量多、热量与质量传递受限，难以满足高通量并行测试的需求。为此，研究人员开发了基于微流控、微填充床等技术的微型反应器，大幅缩小了反应体积，不仅提高了传质传热效率，还显著降低了昂贵催化剂或有毒试剂的消耗。与此同时，自动化技术的引入使得试剂配制、催化剂成型、反应控制、产物分析等繁琐步骤实现了无人化操作，结合机器学习算法对海量实验数据的实时挖掘，真正实现了从“经验试错”向“数据驱动”的跨越。

三、国际催化剂制备与评价筛选平台进展

3.1 微型全自动催化剂评价系统

微型全自动催化剂评价系统是当前高通量筛选硬件平台的核心发展方向，其技术突破主要体现在微流控反应系统、高效反应模块、并行扩展能力以及检测控制体系四个方面。

微流控反应系统通过光刻、蚀刻等精密微加工技术，在芯片上构建出数十至数百微米的高精度通道网络，实现了对多相流体（气、液、固）的精准操控。这种微米级的空间尺度带来了极大的比表面积，使得反应过程受扩散控制的影响大幅降低，从而能够更真实地反映催化剂的本征活性。在光催化领域，高效反应模块的创新尤为显著。例如，采用液芯波导（Liquid Core Waveguide, LCW）技术的光催化微反应器，能够将光通量提升至3.5×10^4 mW/cm^2，这一数值是传统反应系统的1万倍，彻底解决了光催化反应中光照不均和光衰减的难题。

在并行扩展方面，阵列式微反应器设计使得数十至数百个独立反应单元可以高度集成，支持多催化剂、多反应条件的同步评价。配合先进的检测与控制体系，如微流控-质谱联用方案，系统能够实现产物的秒级定性与定量分析，检测限低至纳摩尔级。此外，集成原位红外、拉曼光谱等表征手段，使得在反应过程中实时监测催化剂表面物种演变成为可能。

以浙江大学开发的光催化评价系统为例，该平台通过微反应技术结合全自动、高通量、智能化设计，成功将筛选通量从每日不足10次提升至10,000次，反应时间缩短了4300倍，真正实现了全流程无人化操作，为光催化材料的快速迭代提供了强大的硬件支撑。

3.2 AI驱动的智能催化平台

人工智能的介入标志着催化剂研发进入了“自主实验室”时代。AI不仅用于数据分析，更开始深度参与实验设计、执行与优化的全生命周期。

2024年1月正式上线并于同年9月升级至3.0版本的DigCat（Digital Catalysis Platform）是这一领域的代表性成果。该平台汇集了超过400,000条涵盖电化学、热催化、光催化的实验性能数据及300,000+催化剂结构。DigCat不仅提供动态数据可视化、文献追踪和智能问答助手，还支持微动力学建模与机器学习力场训练，成为了连接理论计算与实验验证的重要桥梁。

在自主实验方面，斯坦福大学James Zou教授团队开发的CRESt平台展现了AI机器人科学家的巨大潜力。在电化学甲酸氧化研究中，CRESt平台仅用90天便在八元催化剂化学空间中完成了3500+次电化学测试，并成功发现了一种成本特异性性能比纯钯基准提高9.3倍的高性能催化剂。国内方面，清华大学开发的自动化平台实现了试剂投送、自动制样、在线表征、数据采集的全流程无人运行，效率提升10-30倍。戴纳科技与北京化工大学合作的自主实验室，则进一步覆盖了从催化剂配方设计、合成制备到性能测试、应用评价的全流程无人化高通量自主运行，代表了未来催化研发的(最) 高形态。

3.3 开放催化实验数据集

高质量、标准化的实验数据集是训练AI模型、弥合计算预测与实验研究差距的关键。2024年发布的OCX24（Open Catalyst Experiments 2024）数据集是该领域的里程碑。

OCX24利用综合高通量表征与实验管线，创建了包含572个样品（涵盖湿法和干法合成）及441个气体扩散电极的大规模实验数据集。这些样品在零间隙电解池中评估了CO2还原和析氢反应（HER）性能，电流密度高达300 mA/cm^2，具有极高的工业参考价值。更为重要的是，该数据集还包含了约20,000种无机材料上6种吸附物的DFT验证吸附能，为此进行了高达6.85亿次AI加速弛豫计算。基于这一数据驱动的方法，研究者独立识别出Pt为HER(最)佳候选材料，且整个过程无需任何Pt的实验数据，充分证明了开放数据集在指导催化剂理性设计方面的巨大潜力。

3.4 商业化高通量筛选平台

随着技术的成熟，商业化高通量筛选平台层出不穷，为科研机构和企业提供了标准化的解决方案。

在国际市场，英国赫伊尔（HEL）公司推出了DigiCAT 96平台，支持96个样品的高通量筛选，温度范围覆盖室温至200°C，压力达35bar，此外还有FlowCAT、ChemSCAN、PolyCAT等系列满足不同需求。在国内，北京精微高博仪器有限公司推出了BenchCAT HTS高通量多通道固定床催化剂筛选系统；欧世盛（北京）科技有限公司的EMC全自动智能高通量催化剂筛选评价分析平台于2025年入选北京市(首)台（套）重大技术装备目录，该平台采用微填充床技术，实现了多通道并行筛选；垒行科技的LX-HT-CRF2平台单次(最) 多可处理1000个样品，温度范围宽达-20至1000°C，压力覆盖常压至5MPa，展现了极强的工况适应性。

此外，高校团队也在商业化探索中取得突破。华东理工大学朱为宏院士团队结合组合分子库、高通量自动化筛选与涡流强化流动合成技术，成功筛选出制氢速率高达330.3 mmol h?? g??的分子纳米结光催化剂，展示了产学研结合的丰硕成果。

四、典型应用案例

高通量筛选平台与AI技术的结合已在多个前沿催化领域取得了突破性应用。

在光催化制氢领域，华东理工大学团队利用自动化筛选与流动合成平台，从庞大的分子库中筛选出MTPA-CA:CNP147分子纳米结光催化剂。该材料在全光谱照射下展现出330.3 mmol h^-1g^-1的制氢速率，量子效率超过80%，为高效光催化材料的发现提供了新范式。

在合金电催化剂开发中，基于UV诱导的高通量合成与筛选平台集成了37个微型反应池，能够同步合成并评价PtPd、PtIr、PdIr等二元、三元乃至四元合金电催化剂，极大地加速了多组分合金体系的构效关系研究。

在电化学甲酸氧化领域，CRESt平台通过AI驱动的自主实验，发现了Pd?.???Pt?.???Cu?.???Au?.???Ir?.??Ce?.???Nb?.???Cr?.???这一复杂八元催化剂。该催化剂的成本特异性性能比纯钯基准提高了9.3倍，充分证明了AI在高维化学空间中探索非直观the best 解的能力。

五、挑战与展望

尽管取得了显著进展，但国际催化剂制备及评价筛选平台的发展仍面临诸多挑战。

(首)先是设备成本与国产化问题。目前高端微流控芯片、高精度质谱仪等核心部件仍高度依赖进口，单套高通量筛选系统成本往往超过百万元，且国产化率不足30%，制约了技术的普及。其次是数据标准化缺失。不同实验室在芯片设计、检测参数、数据格式等方面存在巨大差异，导致数据难以跨平台对比与复用，形成了“数据孤岛”。此外，复杂体系的适配性也是一大难题，特别是在气-固-液三相反应中，微通道极易发生堵塞，限制了微流控技术在多相催化中的广泛应用。

展望未来，该领域将朝着以下方向发展：一是向超微型与单分子水平表征迈进，以揭示更深层次的催化机理；二是构建“微流控+原位多谱学+AI”一体化平台，实现反应过程的全息感知与实时优化；三是推动开源共享平台建设，建立统一的数据标准与评价体系；四是开发耐高温高压的微反应器，拓展高通量筛选在工业苛刻条件下的应用。值得一提的是，全国(首)个自主实验室国家标准即将编制，这将为我国高通量催化技术的规范化、规模化发展提供重要支撑。

六、参考文献

[1] Zhu W, et al. Accelerated discovery of molecular nanojunction photocatalysts for hydrogen evolution by using automated screening and flow synthesis. Nature Synthesis, 2024.

[2] Abed J, Kim J, Shuaibi M, et al. Open Catalyst Experiments 2024 (OCX24): Bridging Experiments and Computational Models. arXiv:2411.11783, 2024.

[3] Digital Catalysis Platform (DigCat): A Gateway to Big Data and AI-Powered Innovations in Catalysis. ChemRxiv, 2024.

[4] High-Throughput UV-Induced Synthesis and Screening of Alloy Electrocatalysts. Angewandte Chemie, 2025.

[5] CRESt: AI-driven autonomous platform for electrocatalyst discovery. Nature, 2025.

[6] 高通量实验的利器：微型全自动催化剂评价技术综述. 化工仪器网, 2025.

[7] 北京市2025年第四批(首)台（套）重大技术装备目录. 北京市发展和改革委员会, 2025.

[8] JB/T 11880.13-2024 柴油机选择性催化还原（SCR）系统 第13部分：催化剂分子筛. 工业和信息化部, 2024.