描述符’，来指导材料设计。

对于oer，常见的描述符有金属离子的d带中心、氧空位浓度、导电性等。

但我们系统测量了这些参数后，现它们与催化活性之间的关联非常弱，甚至是矛盾的！

无法解释为什么某个看似‘平庸’的样品反而性能最好。”

“其次，是反应动力学的复杂性。”

他切换了一张图表，上面是不同电位下的电流-时间曲线和电化学阻抗谱数据，“oer是一个多电子、多步骤的复杂过程，可能涉及多个中间体的吸附脱附。

我们尝试用经典的巴特勒-伏尔默方程或者更复杂的动力学模型去拟合，但拟合度很差，尤其是无法重现催化剂在长时间运行过程中活性‘自优化’的奇特现象——性能会随着反应的进行缓慢提升，然后达到一个稳定平台。”

周教授叹了口气：“我们现在就像是‘盲人摸象’，合成了一堆有希望的材料，却不知道其高效的本质原因，更谈不上理性的定向设计。

数据很多，但信息很少，感觉有一层迷雾挡在前面。”

张诚凝神倾听着，大脑飞运转。

化学问题的复杂性似乎比物理问题更具“个案性”

和“经验性”

。

他意识到，这本质上仍然是一个“从复杂、多维的实验数据中提取有效信息和建立可靠模型”

的问题，与他在物理项目中解决的问题内核相似，但具体工具和知识背景截然不同。

“周教授，我可能需要一些时间熟悉一下具体的数据和相关的电化学、催化理论基础。”

张诚谨慎地说道，“不过，从数学和数据分析的角度看，您遇到的‘描述符失效’和‘动力学模型不适用’问题，可能意味着几个方面：一是我们选择的描述符可能并非真正的决步描述符，或者存在多个描述符的协同作用；二是传统的模型假设可能过于理想，忽略了催化剂表面在反应过程中的动态重构、局域环境变化等非线性效应。”

周教授眼睛一亮：“对！

我们也有这种猜测，但苦于没有合适的方法去验证或量化这些效应！”

张诚初步浏览了周教授课题组积累的大量数据：包括不同样品的x射线衍射（xrd）、x射线光电子能谱（xps）、透射电镜（te）、比表面积测试等结构表征数据，以及完整的电化学性能数据（循环伏安、线性扫描伏安、计时电流法、阻抗谱等）。

数据维度高，变量多，且相互交织。

接下来的几天，张诚化身“化学突击队员”

。

他泡在图书馆和网上，疯狂恶补电催化基础理论、oer反应机理的各种假说、以及常用的电化学数据分析方法。

同时，他开始运用他强大的数学工具，对周教授提供的数据进行“地毯式”

的分析。

第一步，降维与关联分析。

面对几十个样品、数十个测量参数构成的庞杂数据矩阵，他先运用了主成分分析（pe）等无监督学习方法，试图在低维空间中现样品之间的自然聚类规律，并找出那些对样品区分贡献最大的原始变量。

结果令人惊讶。

传统的单一描述符（如的d带中心估算值、氧空位相