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2026 article

Sculpting Superior Subnanometer Catalysts Directly from Inert Gold

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Résumé fourni par la source

Bulk gold, renowned for its catalytic inertness, can be transformed into an exceptionally active catalyst by engineering undercoordinated sites on its surface. However, directly sculpting such active sites from extended terraces remains a fundamental challenge. Here, we demonstrate a programmable strategy to dynamically generate subnanometer Au clusters directly from inert Au(111) surfaces, unlocking superior activity for CO oxidation. By integrating large-scale machine learning molecular dynamics with density functional theory, we decode the atomistic pathway of this restructuring process. Our approach employs thermal-CO pressure cycles to induce the ejection of step-edge atoms, forming mobile Au-CO complexes. Subsequent cooling kinetically traps these complexes into metastable, subnanometer clusters (3-6 atoms). A controlled reduction of CO exposure then precisely exposes the catalytically crucial undercoordinated sites while maintaining cluster stability. Crucially, these sculpted clusters exhibit a CO oxidation activity that far exceeds that of pristine step edges, terraces, or conventional single-atom sites. This work establishes reaction condition engineering as a powerful paradigm for sculpting active catalysts directly from bulk materials by bypassing traditional synthetic routes.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Sculpting Superior Subnanometer Catalysts Directly from Inert Gold
Date Crossref
05/02/2026
Éditeur
American Chemical Society (ACS)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Machine Learning in Materials ScienceCatalytic Processes in Materials ScienceElectrocatalysts for Energy Conversion

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