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浙大高翔/張霄JMCA：機(jī)器學(xué)習(xí)加速識別用于低溫NH3-SCR的高性能催化劑

通過反復(fù)試驗(yàn)篩選催化劑會消耗大量時間和資源。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是一種先進(jìn)的人工智能技術(shù)，近年來在許多科學(xué)和工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，可以根據(jù)文獻(xiàn)中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)加速最佳催化劑的篩選。

在此，浙江大學(xué)高翔教授、張霄研究員等人利用一系列（8種）ML算法來輔助設(shè)計(jì)低溫選擇性催化還原（SCR）催化劑。為了構(gòu)建ML模型，作者從2000多個文獻(xiàn)報(bào)告中提取數(shù)據(jù)，建立了一個SCR催化劑數(shù)據(jù)庫并在此框架下量化了輸入催化劑和反應(yīng)參數(shù)的重要性。

采用決定系數(shù)和均方根誤差評估ML模型，其中極端隨機(jī)樹回歸（ETR）在預(yù)測催化性能方面表現(xiàn)最好。此外，作者還計(jì)算了特征重要性分?jǐn)?shù)，以找出哪些特征對預(yù)測催化劑性能有很大影響。

圖1. 八種機(jī)器學(xué)習(xí)方法的預(yù)測性能評估

結(jié)果表明，為了開發(fā)優(yōu)良的低溫SCR催化劑，需要使用氧化能力強(qiáng)的元素，如 Mn 作為活性成分。催化劑必須具有足夠大的比表面積，以盡可能分散活性組分。

通過ML方法預(yù)測 Mn-Ce-M（M = Co、Cu 和 Fe）混合氧化物系統(tǒng)是一種很有前途的SCR催化劑，實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證明了這一點(diǎn)，在較寬的溫度范圍（150~300℃）內(nèi)，使用 Mn–Ce–Co催化劑的NO轉(zhuǎn)化率大于 80%。

圖2. 特征重要性分?jǐn)?shù)計(jì)算

圖3. 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測值與實(shí)驗(yàn)值的比較

Accelerated identification of high-performance catalysts for low-temperature NH₃-SCR by machine learning, Journal of Materials Chemistry A 2021. DOI: 10.1039/D1TA06772A

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