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研究概述

一元到三元金屬氧化物的催化性質(zhì)已得到了很好的實驗探索，而剩下的空間似乎只有高熵金屬氧化物（HEOs，元素類型≥5）。

然而，無數(shù)的元素組成使得通過試錯方法發(fā)現(xiàn)HEO催化劑幾乎不可能。

基于此，2024年10月27日，寧夏大學(xué)張鵬飛教授在國際期刊Journal of the American Chemical Society發(fā)表題為《Machine Learning Accelerated Discovery of Entropy-Stabilized Oxide Catalysts for Catalytic Oxidation》的研究論文。

在這里，研究人員基于對ACr₂O_x催化劑系統(tǒng)的晶相和催化性能的研究，通過相應(yīng)的高精度機器學(xué)習(xí)模型（交叉驗證分?jǐn)?shù)> 0.7）獲得的相似元素重要性序列，推斷出單一尖晶石相與CH₄氧化的良好催化活性之間的強相關(guān)性。

此外，搜索負(fù)面數(shù)據(jù)并選擇適當(dāng)?shù)挠?xùn)練數(shù)據(jù)，可以得到高質(zhì)量的回歸模型來尋找更好的催化劑。

最后，篩選出的不規(guī)則催化劑Ni_0.04Co_0.48Zn_0.36V_0.1₂Cr₂O_x具有優(yōu)異的抗硫和抗?jié)裥阅芤约伴L期穩(wěn)定性（>7000小時，T₉₀=345℃），這預(yù)示了應(yīng)用機器學(xué)習(xí)方法發(fā)現(xiàn)目標(biāo)過程中的高熵金屬氧化物的潛力。

圖文解讀

圖1：CO和C₃H₆氧化回歸模型的訓(xùn)練和篩選過程

圖2：CH₄氧化實驗驗證樣本的篩選過程

圖3：Ni_0.04Co_0.48Zn_0.36V_0.12Cr₂O_x在CH₄完全氧化中的結(jié)構(gòu)表征及應(yīng)用

文獻(xiàn)信息

Machine Learning Accelerated Discovery of Entropy-Stabilized Oxide Catalysts for Catalytic Oxidation,?Journal of the American Chemical Society,?2024.

原創(chuàng)文章，作者：zhan1，如若轉(zhuǎn)載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.xiubac.cn/index.php/2024/10/29/05f476865b/

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