本文旨在建立一个基于金属-金属和金属-氧相互作用的金属-氧化物相互作用的通用理论，通过实验数据、可解释的机器学习、理论推导和第一性原理模拟，揭示了晚期过渡金属催化剂中金属-金属相互作用对氧化物支持效应和亚氧化物对金属纳米粒子包裹的主导作用，并提出了一个预测金属-氧化物相互作用强度的公式，该公式通过广泛的实验得到了验证，证实了强金属-金属相互作用而非强氧亲和性金属-支持相互作用是决定封装发生的关键因素。

1. 研究背景

领域概述：金属-氧化物相互作用（MSI）是异质催化中的关键，对于催化剂的性能有重要影响。已有研究提出了多种描述MSI的参数，但缺乏一个全面的理论框架。

研究意义：本研究有助于深入理解MSI，优化催化剂设计，提高催化效率，对石化精炼、工业化学品制造和环境控制系统等领域具有重要意义。

2. 目的与假设

研究目标：建立一个全面的MSI理论，预测和解释金属催化剂在氧化物支持上的界面行为。

假设前提：金属-金属相互作用（MMI）和金属-氧相互作用（MOI）是决定MSI强度的关键因素。

3. 材料与方法

新材料设计：通过实验数据和机器学习建立MSI的预测模型，使用密度泛函理论（DFT）计算验证模型。

实验设计：使用先进的符号回归技术处理实验数据，通过DFT计算和分子动力学（MD）模拟验证理论预测。

4. 结果与分析

数据展示：通过图表和图像展示了MSI模型的预测结果和实验验证。

结果解读：模型成功预测了金属-氧化物界面的粘附能量，并通过实验验证了模型的准确性。

比较与对比：将模型预测的结果与传统描述符和神经网络模型进行了比较，显示出更高的准确性和可解释性。

5. 讨论

创新点与贡献：提出了一个基于MMI和MOI的MSI理论，为催化剂设计提供了新的指导。

局限性：模型的适用性可能受到金属和氧化物种类的限制。

未来方向：进一步探索模型在不同金属和氧化物支持系统中的应用，以及在实际催化过程中的表现。

6. 结论

核心发现：建立了一个全面的MSI理论，并通过实验验证了其预测能力。

实际应用潜力：该理论有望指导设计更高效的催化剂，对工业催化过程有潜在的改进作用。