随着工业快速发展与人口持续增长，水污染问题日益严峻，传统的水处理技术对新污染物的去除效率较低，并难以应对复杂水体污染。因此，开发高性能、抗干扰能力强和循环稳定性高的催化剂是实现可持续水净化和水安全的重要保障。

然而，采用传统试错法开发先进催化剂存在研究周期长与效率低等问题。此外，催化剂性能与合成技术密切相关，现有技术难以实现对催化剂的精准构筑，并忽略了催化剂自身微观结构的影响，导致活性位点不可控、传质速率慢，极大降低了催化剂的活性和耐久性。

近日，中国科学技术大学的盛国平教授、李正浩副研究员，南方科技大学的吴振禹副教授和日本东北大学的李昊教授合作，以单原子催化剂为研究对象，提出数据驱动耦合精准合成策略，开发了一种具有高载量与富含介孔的类芬顿铁单原子催化剂，在实际水体中表现出优异的去污效率、出色的循环稳定性和抗干扰性能。

以*OH和*O关键中间体的结合能作为活化过硫酸盐生成¹O₂的重要描述符，采用数据驱动技术从43种M-N₄单原子结构中快速筛选高活性的单原子催化结构。其中，Fe-N₄结构表现出卓越的类芬顿性能和优异的理论活性，极大降低了催化结构筛选的时间成本。所有结构数据及火山模型已部署于日本东北大学李昊教授课题组开发的“数字催化平台”。

通过高度可控的聚合硬模板法精准构筑催化剂结构，并精确调控催化剂的活性位点密度与孔隙结构，成功制备了高活性Fe-N₄位点（3.83 wt%）与富含介孔的铁单原子催化剂，1 min内超快去除磺胺类抗生素（速率常数为100.97 min^-1 g^-2，优于目前已报道文献。此外，该催化剂在实际废水处理中也表现出优异的循环稳定性、强大的抗干扰能力和良好的应用潜力。

结合EPR、原位光谱实验和理论计算，深入研究催化剂活化过硫酸盐生成¹O₂的催化路径，证明Fe-吡啶-N₄位点是高效类芬顿活性中心，显著降低了*OH和*O生成的反应能垒，促进了¹O₂的高效生成，与数据驱动结果高度符合。

这项研究提出数据驱动耦合精准合成策略，制备了一种高性能、强抗干扰和稳定的铁单原子催化剂，高效、稳定、靶向去除实际废水中的新污染物。这一策略为揭示各领域的多维结构-活性关系提供了新范式，为环境、能源和化工等领域开发高性能催化剂提供了启迪。

Data-Driven Accelerated Discovery Coupled with Precise Synthesis of Single-Atom Catalysts for Robust and Efficient Water Purification

This article relates to:

Keng-Qiang Zhong, Fu-Yun Yu, Di Zhang, Zheng-Hao Li Dong-Hua Xie, Ting-Ting Li, Yun Zhang, Li Yuan, Hao Li, Zhen-Yu Wu, Guo-Ping Sheng

Angewandte Chemie International Edition

DOI: 10.1002/anie.202500004