机器学习助力发现高效CO2电催化还原Cu-Al合金催化剂

摘要：

CO2大量排放造成的环境变化已逐渐成为制约现代社会发展的难题.将CO2还原为高附加值化学品(如乙烯)是解决这一问题的有效途径,具有重要的科学意义和应用前景.然而,由于CO2是一个非常惰性的分子,高效还原难度高.实验发现金属Cu可以作为将CO2还原为C2物种的催化剂,但是催化选择性和产率都很低,不能满足大规模工业化的要求[1].因此尝试对Cu改性,如形成合金,是常见的研究思路,但是Cu合金种类非常多,元素组成和比例均可调,如何理性高效寻找催化剂是一个重要科学挑战.随着高通量实验技术的引入,机器学习理论方法的兴起,科学家开始尝试这些新技术、新方法来辅助筛选催化剂.

所属期刊栏目：65

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：2074-2075