对含量）在pca图中并未显示出与活性（用达到1oa2电流密度所需的过电位η??表示）的明确线性关系。

然而，当张诚引入了一些复合参数，例如“（金属a的电负性x含量）+（金属b的离子半径x含量）”

或者“（比表面积）x（某个xps峰位的结合能位移）”

等看似非常规的组合时，在二维投影图上，高活性样品突然清晰地聚集在了一个特定的区域！

“这提示我们，”

张诚对周教授解释说，“催化活性可能并非由单一因素决定，而是由几种微观电子结构因素和宏观结构因素的‘协同耦合’所控制。

我们需要寻找的是这种‘协同描述符’，而不是孤立的参数。”

第二步，动力学数据的深度挖掘。

对于棘手的反应动力学问题，张诚没有拘泥于传统的预设机理模型拟合。

他转而采用了一种更“唯象”

和“数据驱动”

的方法。

他先对计时电流曲线进行了时频分析，现高性能催化剂在反应初期存在一个特定的、缓慢变化的电流增长模式，其时间常数与阻抗谱中某个中频seicirc1e的变化时间尺度吻合。

这暗示了催化剂表面确实存在一个缓慢的“活化”

或“重构”

过程。

接着，他大胆地尝试将符号回归（一种基于遗传算法等方法，从数据中自动寻找数学表达式的手段）应用于电流-电位关系数据。

他没有预先假设反应路径，而是让算法自己去现最能拟合数据的数学形式。

经过大量计算，算法筛选出的最优表达式，并非经典的指数形式，而是一个包含电位对数和倒数项的复杂函数。

当张诚将这个数学表达式“翻译”

成可能的物理化学语言时，他推测这可能对应着一个表面活性位点密度随电位动态变化，且反应率受表面电场和反应中间体覆盖度共同调制的复杂机理。

第三步，多尺度建模的尝试。

基于以上数据分析的线索，张诚向周教授提出了一个需要计算化学支持的验证思路：能否对几个关键样品（高活性、低活性）进行密度泛函理论（dft）计算，但计算的重点不是孤立的一个完美表面，而是模拟在反应电位下，考虑表面吸附氧物种（oh，o，ooh）覆盖、以及可能存在的表面阳离子溶解重排后的动态表面结构，并计算其各步反应能垒。

同时，他建议将电化学阻抗谱数据用分布弛豫时间（drt）分析进行深度解析，将重叠的弛豫过程分离，以期关联到具体的表面过程（如电荷转移、传质、表面重构等）。

周教授团队被张诚这一系列层层递进、逻辑严密的分析和建议深深折服。

他们立刻协调资源，与合作的理论计算组一起，按照张诚的思路开展了dft计算和drt分析。

最终的突破性现，来自于dft计算与描述符分析的结合。

理论计算结果显示，对于高性能催化剂，在其动态重构后的表面上，并非所有步骤的能垒都降低，而是率控制步骤（rds）生了改变！

从通常的o到ooh的转化，转变为与界面质子-电子转移耦合的步骤。