谁懂啊家人们！导师一句话“你去把电催化最近的综述系统看一遍”，我差点碎了…….
别慌！我把电催化方向的100篇重磅综述全整理好了！涵盖了：水电解、燃料电池、CO2还原、合成氨、以及最前沿的计算与数据驱动等8大方向！非常适合刚接触课题的师弟师妹，或者写绪论的同学，直接帮你省下1个月的搜集时间！
决定反应速度的，可能不是催化剂本身，而是电双层
Electric Double Layer Effects in Electrocatalysis: Insights from Ab Initio Simulation and Hierarchical Continuum Modeling
Peng Li、Yuzhou Jiao、Jun Huang、Shengli Chen｜JACS Au｜2023｜DOI：10.1021/jacsau.3c00410
很多电催化研究习惯把活性归因于某个元素、缺陷或晶面，但反应真正发生时，活性位点外面还包围着由水分子、阴阳离子和界面电场共同形成的电双层。电极电位、pH、离子种类与浓度会改变水分子取向、氢键网络、局部反应物浓度和中间体稳定性，同一块催化剂因此可能在不同电解液中表现出完全不同的速率和选择性。
这篇 Perspective 的重点，是把原子尺度的从头算分子动力学、微观动力学和宏观连续介质模型连接起来。它提醒研究者：只用真空表面的吸附能解释实验往往不够，还需要描述恒电位、溶剂、电场和传质。未来催化剂设计不仅是改材料电子结构，也包括主动调控电双层微环境。
Figure 1｜负电与正电电极表面的电双层结构，包括内亥姆霍兹层、外亥姆霍兹层和扩散层，并标出了 pH、阳离子、阴离子及质子耦合电子转移对反应的影响。图源：对应综述原文。
高熵合金的优势，是一张拥有海量局部位点的表面
High-entropy alloys in electrocatalysis: from fundamentals to applications
Jin-Tao Ren、Lei Chen、Haoyu Wang、Zhong-Yong Yuan｜Chemical Society Reviews｜2023｜DOI：10.1039/d3cs00557g
高熵合金通常由五种或更多元素以接近等原子比例组成。多元素混排让表面出现大量不同的原子邻域，配合晶格畸变、电荷重新分布和所谓的“鸡尾酒效应”，为吸附强度和反应路径提供了远超单金属、双金属的调节空间。文章系统总结了高熵材料的合成、表征和在HER、OER、ORR、CO₂还原、氮还原等反应中的应用。
但组成复杂并不自动带来好催化性能。真正的难点是回答哪一种局部原子排列在工作、合成后元素是否均匀、反应中是否偏析或重构，以及如何在巨大的组成空间中找到最优配方。作者因此把原位表征、理论计算和数据驱动筛选视为下一步关键，否则“高熵”很容易停留在元素种类多、活性来源却说不清的层面。
Figure 1｜高熵合金进入电催化领域的发展时间线、2017年以来的相关论文数量，以及其在HER、OER、ORR、CO₂还原和氮还原等反应中的应用分布。图源：对应综述原文。
直接电解海水，真正难的从来不是海水里缺水
Direct seawater electrolysis for hydrogen production
Luo Yu、Minghui Ning、Yu Wang、Chuqing Yuan、Zhifeng Ren｜Nature Reviews Materials｜2025｜DOI：10.1038/s41578-025-00826-x
海水不是简单的氯化钠溶液。阳极既要进行析氧，又要压制氯气和次氯酸盐生成并抵抗氯腐蚀；阴极附近的局部碱化会诱发 Mg²⁺、Ca²⁺沉积，天然有机物和微生物还可能污染电极与膜。实验室里在模拟盐水中短时间运行，并不能代表材料已经通过真实海水考验。
这篇综述把问题拆成海水预处理、HER/OER催化剂、离子交换膜和电解槽四个层级，并强调它们必须协同设计。真正可持续的直接海水电解，还要经受间歇电力、流量波动、长期结垢和腐蚀；评价时不能只看初始电压，更要看处理能耗、选择性、膜寿命和真实工况下的维护成本。
Figure 1｜直接海水电解的完整生态：间歇式可再生能源、海水电解质、膜、电解槽以及阴阳极催化剂相互耦合，并分别面对氯反应、腐蚀、沉积和结垢。图源：对应综述原文。
酸性析氧最大的矛盾：活性越高，材料可能溶得越快
Breaking the Activity and Stability Bottlenecks of Electrocatalysts for Oxygen Evolution Reactions in Acids
Chengli Rong、Kamran Dastafkan、Yuan Wang、Chuan Zhao｜Advanced Materials｜2023｜DOI：10.1002/adma.202211884
质子交换膜水电解需要催化剂在强酸和高阳极电位下持续析氧。RuO₂通常活性更高却容易溶解，IrO₂相对稳定但昂贵且资源有限；许多非贵金属材料又难以承受酸性腐蚀。这使酸性 OER 不只是“降低过电位”的竞赛，而是活性、溶解速率、材料用量和寿命之间的硬约束。
文章从吸附物演化机制和晶格氧机制出发，讨论形貌、组成、合金化、载体和缺陷工程怎样改变反应中间体及溶解路径。
作者特别强调原位表征和统一的稳定性评价：高活性数据必须同时说明测试时间、催化剂负载、溶出量和失活后的结构变化，才能判断材料是否真的适合 PEM 电解槽。
Figure 1｜酸性 OER 的吸附物演化机制：HO*、O*和 HOO*依次形成；同时给出理想与真实催化剂的自由能台阶，以及原位红外捕捉含氧中间体的谱学证据。图源：对应综述原文。
CO₂电解走向工业，最贵的部分未必是阴极催化剂
An industrial perspective on catalysts for low-temperature CO2 electrolysis
Richard I. Masel、Zengcai Liu、Hongzhou Yang 等｜Nature Nanotechnology｜2021｜DOI：10.1038/s41565-020-00823-x
这篇文章站在产业端审视低温 CO₂电解，不只比较法拉第效率，还关注电流密度、电池电压、膜电极寿命和设备资本开支。作者指出，CO、甲酸以及多碳产物能否商业化，取决于反应器能否在高通量下长期维持选择性，而不是某次实验获得一个漂亮的峰值。
图中的成本模型很有启发性：电压降低虽然省电，却可能因为电流密度下降而需要更大的膜电极面积；电压过高又会推高电费，因此总成本存在折中点。
在论文采用的2020年成本假设中，阴极催化剂只占膜电极成本的一小部分，阳极催化剂、膜、气体扩散层和系统工程同样关键。只降低催化剂价格，并不能自动解决工业经济性。
Figure 2｜工业情景下电池电压对 CO 生产成本各组成部分的影响，以及采用论文中2020年成本假设得到的膜电极组件成本分布。图源：对应综述原文。
把硝酸盐污染物变成氨，首先要控制复杂的反应分叉
Nitrate electroreduction: mechanism insight, in situ characterization, performance evaluation, and challenges
Yuting Wang、Changhong Wang、Mengyang Li、Yifu Yu、Bin Zhang｜Chemical Society Reviews｜2021｜DOI：10.1039/d1cs00116g
硝酸盐中的氮处于+5价，还原成氨要跨越多个电子和质子转移步骤，并经过亚硝酸盐、NO、吸附氮和含氢中间体。不同路径会分叉生成N₂、NH₃或其他含氮产物，析氢反应还会争夺电子和表面位点。因此，目标不是简单地让硝酸盐消失，而是让它高选择性地进入可回收的氨产品。
这篇教程型综述把吸附氢介导、直接电子转移和间接自催化路径放在一起，再用原位谱学、动力学分析和理论计算讨论中间体及活性位点。文章还强调统一评价：转化率、选择性、法拉第效率、产率和能耗不能相互替代，测试中的硝酸盐浓度、传质和分析方法也必须透明，数据才有可比性。
Figure 1｜硝酸盐电还原的直接与间接路径：直接路线可由表面吸附氢或电子转移驱动，间接路线则通过溶液中的自催化电子转移和中间体循环进行。图源：对应综述原文。
用生物质分子替代析氧，让阳极不再只生产低价值氧气
Advances in Selective Electrochemical Oxidation of 5-Hydroxymethylfurfural to Produce High-Value Chemicals
Lei Guo、Xiaoxue Zhang、Li Gan 等｜Advanced Science｜2023｜DOI：10.1002/advs.202205540
5-羟甲基糠醛（HMF）是连接生物质和高值化学品的重要平台分子。通过控制羟甲基和醛基的氧化顺序，可以得到 DFF、HMFCA、FFCA 和 FDCA；其中 FDCA 还是生物基聚合物的重要单体。把HMF 氧化放在阳极并与阴极制氢配对，有机会用有价值的有机产物替代传统水电解中的低价值氧气。
文章从反应路径、容易被忽略的实验参数和催化剂活性相，一直讨论到流动电解池与膜电极组件。难点在于催化剂工作时经常重构，高价金属物种、氧羟化物或晶格氧究竟谁在起作用仍有争议；同时还要避免过度氧化、聚合副反应和产物交叉。真正走向放大，需要把选择性、分离、反应器和配对阴极一起设计。
Scheme 1｜木材、秸秆、草、甘蔗和玉米芯等生物质可转化为 HMF，再经电氧化获得 DFF、HMFCA、FFCA、FDCA 等高值分子，用于塑料、涂层、燃料、医药和化妆品。图源：对应综述原文。
机器学习不是替你做实验，而是决定下一步最值得做什么
Machine Learning for Electrocatalyst and Photocatalyst Design and Discovery
Haoxin Mai、Tu C. Le、Dehong Chen 等｜Chemical Reviews｜2022｜DOI：10.1021/acs.chemrev.2c00061
电催化材料的组成、结构、合成和测试条件组合极其庞大，单靠逐个实验或逐个 DFT 计算难以覆盖。机器学习可以从已有实验、计算和材料数据库中建立结构与性能关系，快速筛出更可能有效的候选，并把昂贵的实验资源集中到最有信息量的区域。文章系统介绍了常用算法、描述符和电催化材料发现案例。
但机器学习的上限首先由数据决定。不同论文中的电解液、负载量、归一化方式和测试协议不一致，负结果又经常不公开，模型很容易学到偏差而不是规律。可靠的数据驱动研究必须报告数据来源、适用域、不确定性和外部验证，并让模型预测重新进入实验或计算形成闭环；否则高拟合精度并不等于发现了新催化剂。
Figure 1｜催化材料机器学习闭环：数据收集、特征化、模型训练和评估后探索未知材料空间，成功候选进入应用，新结果则回流数据集并继续改进模型。图源：对应综述原文。
