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High-entropy nanoparticles: Synthesis-structure-property relationships and data-driven discovery

纳米颗粒 纳米技术 多学科方法 催化作用 熵(时间箭头) 高能 材料科学 计算机科学 数据科学 化学 物理 工程物理 热力学 政治学 生物化学 法学
作者
Yonggang Yao,Qi Dong,Alexandra H. Brozena,Jian Luo,Jianwei Miao,Miaofang Chi,Chao Wang,Ioannis G. Kevrekidis,Zhiyong Jason Ren,Jeffrey Greeley,Guofeng Wang,Abraham Anapolsky,Liangbing Hu
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:376 (6589) 被引量:567
标识
DOI:10.1126/science.abn3103
摘要

High-entropy nanoparticles have become a rapidly growing area of research in recent years. Because of their multielemental compositions and unique high-entropy mixing states (i.e., solid-solution) that can lead to tunable activity and enhanced stability, these nanoparticles have received notable attention for catalyst design and exploration. However, this strong potential is also accompanied by grand challenges originating from their vast compositional space and complex atomic structure, which hinder comprehensive exploration and fundamental understanding. Through a multidisciplinary view of synthesis, characterization, catalytic applications, high-throughput screening, and data-driven materials discovery, this review is dedicated to discussing the important progress of high-entropy nanoparticles and unveiling the critical needs for their future development for catalysis, energy, and sustainability applications.
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