近日，好色视频
陈嘉平教授团队在国际顶级期刊《Advanced Materials》（影响因子26.8，中科院JCR 1区，TOP期刊）发表题为《Metal–Organic Frameworks-Driven Atomic Precision in Advanced Oxidation for Pollution Control》的综述论文，该团队屈伟助理教授为论文独立第一作者，陈嘉平教授为论文独立通讯作者，好色视频
为第一通讯单位。
日益突出的持久性有机污染物与新兴污染物正对全球可持续发展构成严峻挑战。此类物质因热力学稳定性高、富含强吸电子基团等特性，常对常规生物法与物化法表现出显著抗性，其毒性、持久性与生物累积性进一步放大了长期生态风险。在传统处理体系中，持续排放与去除不完全的矛盾愈发突出，迫切需要更高效、可靠的修复路径。高级氧化技术依托原位生成的活性氧物种，可对顽固污染物实施选择性与非选择性氧化，显示出广阔前景，但工程应用仍受制于多相催化剂的固有短板：原子利用率低、活性位点可达性不足、电子转移动力学滞缓，以及在苛刻条件下易被氧化失活，进而限制了催化寿命、可扩展性与成本效益。上述瓶颈正推动环境催化迈向原子尺度工程的新范式——通过精确暴露并调控活性位点、定制电子结构、构筑稳健界面以提升整体反应效率与稳定性。原子分散催化剂，尤其是金属有机框架（MOFs）衍生体系，为实现高原子经济性、结构稳健与功能多样的下一代氧化催化提供了革命性途径。
该文系统评述以MOFs为可编程平台实现高级氧化过程原子级精准催化的最新进展，围绕“不饱和金属位点构筑—功能有机配体精准调控—分级孔道限域与传质协同”三条主线，总结单/双原子位点在自由基与非自由基通道调控中的结构—电子—活性关系，并提出从材料到工程的统一设计框架与关键挑战方向；文章进一步整合密度泛函与分子动力学等计算手段揭示活性位电子结构、吸附/活化势垒及限域传质机制，为反应路径判定与速控步骤识别提供理论依据，并引入机器学习与高通量策略，以M–N4等配位指纹为特征实现数据驱动的催化筛选与反演设计，显著降低实验试错成本；为促进工程化落地，论文倡导在材料开发早期纳入生命周期评价与技术经济分析，以环境负荷、能耗与成本等量化指标指导工艺放大和应用场景选择，并强调提升红氧稳定性、抗失活能力、规模化制备与环境适应性是迈向下一代水处理技术的关键方向。
MOFs衍生原子级催化剂要走出“概念验证”并实现工程化落地，核心在于以数据与原位证据贯通“机理—设计—制造—评估—场景”的闭环：通过机器学习联动高通量计算快速锁定最优金属—配体构型与配位环境，依托原位/准原位表征在原子尺度捕捉瞬态活性态、电荷重分布与电子转移路径，并建立覆盖配位波动与反应微环境的动态构效关系以同步提升活性与耐久性；同时将绿色合成与可再生前驱体前置，配合生命周期评价与技术经济分析用环境负荷、能耗与单位处理成本等硬指标指导工艺放大与应用选择。以MOFs为可编程平台，可构建面向真实场景的多功能催化系统，在污染物降解基础上联动膜分离、耦合能源转化并拓展至病原体灭活，最终以长周期稳定性、环境适应性、规模一致性与标准化测试为抓手，实现高效、耐用且可持续的场景落地。
这项工作得到了国家自然科学基金、好色视频
高层次人才科研启动经费、好色视频
青年教师科研启动经费等项目的支持。
原文链接：//doi.org/10.1002/adma.202512877
