山东大学提出基于描述符预测催化剂光催化活性方法，开发高性能人工光合作用催化剂

［本站讯］近日，化学与化工学院前沿化学研究院刘乘乘教授团队在人工光合作用研究方面取得新进展。该团队提出一种基于描述符预测催化剂光催化活性的方法，进而快速开发高性能人工光合作用催化剂，较传统试错法显著缩短了催化剂开发周期。通过该方法筛选所得催化剂Rh-TMP-COF在人工光合作用中展现出优异的催化活性。相关研究成果以'A High-Performance Rh-TMP-COF Photocatalyst for CO₂-to-CO Conversion with H₂O Vapor: From Descriptor Prediction to Experimental Validation'为标题发表在国际期刊《美国化学会志》（Journal of the American Chemical Society）上。山东大学为该论文的第一完成单位。山东大学2023级硕士研究生陈茜、2025级博士研究生谢婉莹为共同第一作者，刘乘乘教授为独立通讯作者。