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机器学习引导下的Cu催化剂制备添加剂的发现和优化( Machine-Learning-Guided Discovery and Optimization of Additives in Preparing Cu Catalysts for CO2 Reduction )
Y Guo X He Y Su Y Dai C Wang
利用机器学习(ML)进行有效的数据分析可以加速新催化剂的发现和优化。本文记录了用ML电化学沉积Cu还原CO2催化剂(CO2RR)过程中寻找添加剂的过程，包括“实验测试；ML分析；预测和重新设计”三个迭代循环。已知Cu催化剂用于CO2RR以获得包括C1(CO，HCOOH，CH4，CH3OH)和C2+(C2H4，C2H6，C2H5OH，C3H7OH)在内的一系列产品。催化剂制备过程中添加剂引起的催化剂表面形貌和结构的细微变化会导致CO2 RR选择性的急剧变化。经过多次循环，我们得到了对CO、HCOOH和C2+产物有选择性的催化剂。这一催化剂发现过程突出了ML通过有效地从有限数量的实验数据中提取信息来加速材料开发的潜力。
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