通过对一系列在较高温度下热解的样品进行TEM表征,飞升催化剂中没有明显的由 Fe形成的颗粒或团簇,飞升而能谱图则证明Fe、N和C均匀分布在ZIF衍生的碳化颗粒上。通过高通量实验、博海第一性原理模拟、博海有限元分析以及文献中提取的数据集训练的机器学习模型目前在诸多研究工作中都被证明能够充分帮助研究人员找到理想性能的材料设计参数,并协助研究者加深对合成方法、材料结构和材料性能之间关系的理解。然而,拾贝这容易让研究者相信最终产品似乎已达到稳定状态从而对热解时长忽视。
然而,机械半波电位也会受到研究人员测试方法的影响。通常,飞升通过正交实验探索高维参数空间中所有可能的因素来优化催化性能在成本上是不可接受的。
对照实验的结果验证了机器学习见解,博海发现ORR性能在不同温度下皆与热解时间呈火山型关系。
刘建国(课题组负责人) 通讯单位:拾贝南京大学 论文DOI:拾贝10.1021/acscatal.1c01473 全文速览探索、优化并获得性能优良的催化材料过程中的变量众多,传统的人脑化学直觉驱动的多参数空间中的试错优化过程,很有可能会导致一些重要的影响因素被人为地忽略。但,机械长远看,想成为领域内国际学术界同行的枕边书,需要走的路还很长。
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