近日，我院先进膜材料与过程团队邹修洋博士以第一作者在国际权威期刊《Angewandte Chemie International Edition》上发表题为“Unsupervised Learning-Guided Accelerated Discovery of Alkaline Anion Exchange Membranes for Fuel Cells”的论文。该研究论文为我院与苏州大学合作发表，我校是该论文的第二完成单位。该杂志的最新分区为中科院一区，影响因子为16.823。

燃料电池是当前氢能高效利用的核心方向，由于碱性膜燃料电池复杂的工况环境 (CO₂、过氧自由基、电场、强碱等)，碱性阴离子交换膜 (AEMs)仍存在化学稳定性差、离子电导率低、使用寿命短等缺陷。由于没有深入了解AEMs结构与性能之间的关系，AEMs的开发严重依赖于经验试错或基于密度泛函理论的计算方法。此工作开发了一种虚拟模块化合物枚举筛选(V-MCES)方法，可以自动搜索包含大于4.2 × 10⁵个候选化合物的化学空间，以识别有希望的具有高化学稳定性的AEMs。基于V-MCES模型的指导，发现了高化学稳定性的AEMs（<5%的降解，1000小时，80 ℃，4 M KOH）。这些碱性膜的峰值功率密度可以达到750 mW cm^-2，稳定运行超过60 h。

论文链接：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202300388

编辑：王慧  审核：严玉波