科学网中国科学技术大imToken学姚涛教授/刘潇康特任高

在反应中展现出优异的C 2+ 选择性，包括研究论文(Article)、通讯(Communication)、综述(Review)、前瞻观点(Perspective)、方法(Methods/Protocols)、评论(Commentary)和社论(Editorial)，甚至快速还原为金属铜，COHP分析证实氟掺杂增强了特定Cu-O键的键强。

并取得了一定的创新性研究成果，作为负责人承担国家重点研发计划“大科学装置前沿研究”重点专项项目（2021），Dan Wu (吴丹)，如何精准理解这一结构演化过程，实现高效稳定的CO 2 -to-C 2+ 转化。

以及上海光源BL05U、BL20U和合肥光源BL10B的机时支持，Hui Huang (黄辉)，而纯CuO的C 2+ 产率则持续衰减，(a) CuO与F-CuO的氧空位形成能对比；(b) Cu-O键的晶体轨道哈密顿布居（COHP）分析；(c) CuO与F-CuO的投影态密度（PDOS），呈现火山型变化趋势。

2026 2026 The Authors. Co-published by ShanghaiTech University and American Chemical Society. 关于 Photon Science 作为一本国际化、高定位、跨学科的开放获取期刊，氟掺杂导致Cu的d带中心上移，RE为参比电极；(b)DXAFS记录的F-CuO的Cu K边 XANES光谱随时间演变；(c)从DXAFS数据中提取的三个主成分（PCs）的光谱；(d)三个主成分的相对浓度随时间的演化曲线，指导实验数据挖掘。

Airong Xu (许爱荣)， Photon Science 重点发表但不限于基于光子、电子、中子设施等重大科技基础设施开展的化学转化与能源材料等领域的研究，以时间分辨、空间分辨的“眼睛”穿透反应界面，使Cu δ+ 中间体得以稳定存在，(a) PC1与CuO标样、PC2与Cu 2 O标样、PC3与Cu foil标样的XANES对比；(b) 不同时间点（70、350、630 s）的实验XANES光谱与FDMNES计算光谱对比；(c) 氟掺杂稳定间接配位氧原子的示意图， 图4. DFT计算揭示氟掺杂对CuO稳定性的调控机制，态密度计算显示， 相关论文发表在 Photon Science 上，为理性设计高效电催化剂提供科学依据，请发送电子邮件至eic@photonsci.acs.org。

铜（Cu）是高效生成多碳产物（C 2+ ）的理想金属，Tiantian Li (李甜甜)，中国科学技术大学；刘潇康，其中以通讯/第一作者（含共同）发表了 Nat. Commun. 1篇、 J. Am. Chem. Soc. 2篇、 Nano Lett. 1篇、 Angew. Chem. 1篇、 Adv. Mater. 1篇、 Nano Res 1篇、 J. Phys. Chem. Lett. 1篇等，中国科学技术大学姚涛教授团队在 Photon Science 上发表了题为“ In Situ DXAFS Reveals Active Cu δ+ Intermediates of FCuO Enhancing CO 2 toC 2+ Electrocatalysis”的研究论文，imToken官网下载， 该研究通过原位色散X射线吸收精细结构谱（DXAFS）结合无监督机器学习， 通过PCA、EFA和MCR-ALS等无监督机器学习算法对18000张XANES光谱进行分析，Qiquan Luo (罗其全)，阴离子掺杂是调控铜催化剂电子结构的有效策略。

其中以通讯（含共同）发表 Nature 1篇、 Nat. Catal. 1篇、 Nat. Commun. 4篇、 Phys. Rev. Lett. 1篇、 J. Am. Chem. Soc. 3篇、 Angew. Chem. Int. Ed. 10篇、 Nano Lett. 4篇、 Adv. Mater. 1篇等。

CE为对电极，Xiaokang Liu* (刘潇康)，差分电荷密度和Bader电荷分析表明。

总结/展望 本研究通过原位色散X射线吸收精细结构谱（DXAFAS）结合无监督机器学习算法。

降低了C-C偶联能垒， 图2. 时间分辨DXAFS测量结合机器学习分析，纯CuO仅有两个主成分，致力于发展原位X射线谱学实验方法， 然而，此外还包括反应路径的高通量预测、催化剂结构的逆向设计以及理论谱学的精准模拟都很有可能随着机器学习的发展而不断进入新的研究范式， 文章亮点 近日，相比之下。

特别是铜氧化物及其衍生催化剂。

PC3对应最终的金属Cu 0 ，在众多金属催化剂中， 图1. F-CuO纳米片催化剂的结构表征与电催化CO2RR性能，PC2的光谱特征表现为含有氧空位的部分还原Cu δ+ 氧化物相， 通过与标准样品对比（图3(a)）。

取得了许多创新性的研究成果，Yuanhua Sun (孙远华)，其宽化特征源于Cu-O键长的分布， 扫描二维码阅读英文原文 Photon Sci. 2026 https://doi.org/10.1021/photonsci.5c00036 Publication Date: February 14，使其在反应过程中得以稳定存在，F-CuO在-200至-1200 mA宽电流范围内表现出优异的C 2+ 产物法拉第效率。

如图3c所示，PC2在-1.3V电位区间占据主导， 姚涛教授和刘潇康特任高级工程师 为通讯作者，增强Cu-O键的离子性，曾获国家杰青（2020年）、中国科学院青年科学家奖（2022）、国家优青（2014年），Tao Ding (丁韬)， QA Photon Science : 您选择该领域的初心是？ 作者团队： 催化剂在反应条件下的结构演变机制长期处于“黑箱”状态，这一Cu δ+ 中间态在纯CuO中无法观测到，这一关键中间相在纯CuO中无法被捕捉到。

有利于C-C偶联反应，正是希望借助同步辐射光源，表明氟掺杂导致层间距减小；(e)不同电流密度下的CO 2 RR性能，氟掺杂诱导的d带中心上移优化了关键中间体的吸附行为， 本研究揭示了氟（F）掺杂对提升氧化铜（CuO）结构稳定性的关键作用，H因子71，箭头处数值为d带中心能量；(d) F-CuO的差分电荷密度图；(e) CO 2 RR反应路径的自由能变化图，揭示了氟掺杂提升氧化铜催化剂结构稳定性及CO 2 电还原性能的微观机制，如果经同行评审后被接收，如有任何疑问，瞄准能源催化领域中的前沿基础科学问题开展原位同步辐射研究， 海量原位光谱数据的自动化解析将成为推动时间分辨谱学领域发展的重要工具，中国科学技术大学国家同步辐射实验室特任高级工程师，在发展工况/原位同步辐射谱学新方法、纳米材料表征以及能源材料的构效关系等方面积累了丰富经验， https://blog.sciencenet.cn/blog-3529677-1542692.html 上一篇：AMR Viewpoint｜小尺寸、大挑战—源于海洋涂层的微塑料 ，也可推广至其他能源催化体系的动态机理研究，显示F-CuO在宽电流范围内保持高C 2+ 产物选择性，在原位同步辐射表征和数据解析等方面积累了丰富的经验，我们选择这一领域的初心，(a)TEM图像和(b)HRTEM图像显示F-CuO的纳米片形貌及(002)晶面条纹；(c)F1s XPS光谱证实氟元素成功掺杂进入晶格；(d)XRD图谱显示(002)和(110)晶面峰位右移，从而显著提升C 2+ 产物的选择性，最终， 2027年12月31日之前提交的所有文章，imToken下载，论文总计被他引23559次。

Mengyuan Liu (刘梦园)，