多相催化是多项工业过程的关键环节，其特征是催化剂与反应物处于不同相态，例如固体金属催化剂与气体反应物共同参与反应。氨合成、汽车尾气催化转换器、甲醇合成、二氧化碳还原以及制氢等，均属于金属催化的多相催化应用场景。

金属表面的电子结构会影响反应物及中间体在表面的吸附行为，进而决定催化活性。围绕这一机制，通过拉伸或压缩金属晶格来调控电子结构的“应变工程”已成为提升金属催化性能的重要路径。不过，研究人员此前仍难以对“应变如何改变不同金属催化剂的吸附能与反应势垒”进行量化描述，这也限制了具备目标性质催化剂的理性设计。

中国科学院兰州化学物理研究所研究团队针对上述问题提出一套预测方法，用于评估应变对多种金属体系中吸附能与反应势垒的影响。相关成果发表于《Cell Reports Physical Science》。

研究团队对多种过渡金属表面开展系统的密度泛函理论计算后发现，吸附物对晶格应变的能量响应与其电负性存在紧密关联。基于这一规律，研究人员将吸附物划分为低电负性与高电负性两类，并以碳氢（CH）与氧（O）在金属表面对应变的响应作为参考点，用于吸附物分类。

在此基础上，团队推导出双描述符线性标度关系：ΔE(ads) = a·ΔE(O) + b·ΔE(CH) + c。研究称，该模型相较传统单一描述符方法表现更优，并进一步扩展至反应过渡态，从而实现对“应变条件下能垒变化”的定量刻画。

为解释上述规律的物理来源，研究团队引入机器学习构建分类器，并选取Bader电荷转移与集成晶体轨道键指数（ICOBI）作为关键描述符。结果显示，吸附物与金属表面之间共价键与离子键作用程度的差异，是不同吸附物应变响应呈现电负性依赖模式的主要原因。

研究团队表示，该工作为应变工程催化剂的理性设计提供了统一且可迁移的框架，可用于支持包括二氧化碳转化、氮还原与析氢等反应的应变工程催化剂设计。