二氧化碳捕获与利用的进展：DFT在理解二氧化碳活化及其转化为甲醇和环状碳酸酯机制中的作用

本文综述了二氧化碳捕获与利用（CCU）技术的最新进展，重点探讨了密度泛函理论（DFT）在理解CO₂活化及其转化为甲醇和环状碳酸酯等高附加值产品机制中的作用。背景方面，随着大气CO₂浓度增加引发气候变化，CCU技术受到广泛关注，但CO₂分子的高度稳定性使其转化需要催化剂辅助。研究目的旨在通过DFT计算深入揭示CO₂的吸附/配位模式、活化机制及反应路径，以优化催化剂设计。结论指出，DFT在原子层面提供了对催化系统电子结构的深入理解，有助于预测催化剂活性变化，并强调了机器学习（ML）与DFT结合的潜力，可加速催化剂发现与优化，推动"催化信息学"发展，尽管当前仍面临催化剂低反应性/选择性等挑战。