"设计-测试-制备-分析"闭环框架实现三元氧化物超快合成：无序尖晶石ZnVO3与Y4Mo4O11的新发现

本研究针对无机材料预测与实验验证间的鸿沟，开发了整合机器学习可合成性评分(SC)、氧化态概率(OSP)和反应路径设计的闭环工作流。团队通过超快烧结技术成功制备出具有无序尖晶石结构的ZnVO3和接近目标化学计量比的Y4Mo4O11，结合微电子衍射(MicroED)和密度泛函理论(DFT)验证了材料稳定性。该研究为"材料设计"范式提供了从计算预测到实验验证的完整解决方案，相关成果发表于《Cell Reports Physical Science》。

　　

在材料科学领域，预测新型无机材料的能力长期受到"理论-实验"差距的制约。尽管人工智能和数据驱动方法为材料发现带来了新机遇，但大多数预测材料仍停留在计算机模型中——据统计，近期一项预测8,192种新材料的研究仅成功合成1种。这种困境源于两个关键瓶颈：一是传统筛选过度依赖热力学稳定性（如形成能）和简化可合成性指标，忽略了氧化态平衡和动力学可及性；二是缺乏将计算预测与实验验证紧密结合的系统性框架。

针对这些挑战，Haiwen Dai、Matthew J. McDermott和Kedar Hippalgaonkar团队在《Cell Reports Physical Science》发表研究，提出"设计-测试-制备-分析"(DTMA)的闭环工作流。该研究选择ABO₃体系作为突破口，因其丰富的化学多样性及功能特性，但现有预测方法大多未能实现实验验证。研究团队通过整合多尺度物理筛选与高通量实验，成功将计算预测转化为实际材料，为无机材料的设计合成提供了新范式。

研究主要采用四项关键技术：(1)机器学习可合成性模型(SC)与氧化态概率(OSP)双重过滤系统；(2)基于反应网络的合成路径规划算法；(3)超快烧结技术（加热速率达10³ K/s）；(4)微电子衍射(MicroED)解析未知相结构。实验样本来源于标准商业试剂，通过石墨纸包裹的焦耳加热系统实现快速升降温。

多尺度数据驱动筛选

团队从Materials Project获取255个ABO₃结构，通过SC模型（精确度84.1%）和OSP模型（阈值0.2）筛选出ZnVO₃和YMoO₃等目标组分。合成路径分析显示，ZnO+VO₂组合反应虽吸热但最具选择性，而Y+MoO₃路径驱动力达-1.9 eV/atom。密度泛函理论计算确认Pnma-YMoO₃（30 meV/atom）和P2₁/c-ZnVO₃（54 meV/atom）的热力学可及性。

ZnVO₃的合成突破

采用超快烧结（15秒升至1,100°C）成功制备出金属缺陷尖晶石结构。热重分析(TGA)显示0.6%氧含量变化，与ZnVO₃理论值偏差仅4.4%。X射线衍射精修揭示其晶胞参数8.3959 ?，介于有序尖晶石ZnV₂O₄（8.4086 ?）与高度无序Zn₂VO₄（8.3950 ?）之间。EDX定量分析证实Zn/V/O=19.16%:20.56%:60.28%，与目标化学计量比高度吻合。DFT计算更新后的Zn-V-O三元相图表明，无序结构比有序多晶型更稳定。

YMoO₃的近似相探索

通过NaCl辅助金属置换反应（3Na₂CO₃+2YCl₃+2MoO₂）获得Y₄Mo₄O₁₁单晶。MicroED解析显示其属于正交晶系Pba2（a=10.7150 ?，b=15.9032 ?，c=5.6645 ?），与已知Pbam多晶型存在原子位置差异。STEM-EDX测得Y/Mo/O=20.72%:18.82%:60.46%，接近1:1:3目标比例。

该研究通过建立计算与实验的闭环验证机制，首次实现了无序尖晶石ZnVO₃的稳定合成，并揭示了Y-Mo-O体系中接近目标化学计量比的新相。其创新性体现在三方面：一是开发了整合氧化态平衡与动力学可及性的多尺度筛选框架；二是证明超快烧结对捕获亚稳相的有效性；三是通过MicroED解决了多相混合物中未知结构的解析难题。这些发现不仅推动了ABO₃材料体系的探索，更为实现"材料按设计"愿景提供了方法论指导。未来工作需要扩展至更复杂的无序系统，并开发整合反应动力学的智能合成规划算法。