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研究概述

一元到三元金屬氧化物的催化性質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，無數的元素組成使得通過試錯方法發現HEO催化劑幾乎不可能。

基于此，2024年10月27日，寧夏大學張鵬飛教授在國際期刊Journal of the American Chemical Society發表題為《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催化劑系統的晶相和催化性能的研究，通過相應的高精度機器學習模型（交叉驗證分數> 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性。

此外，搜索負面數據并選擇適當的訓練數據，可以得到高質量的回歸模型來尋找更好的催化劑。

最后，篩選出的不規則催化劑Ni_0.04Co_0.48Zn_0.36V_0.1₂Cr₂O_x具有優異的抗硫和抗濕性能以及長期穩定性（>7000小時，T₉₀=345℃），這預示了應用機器學習方法發現目標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完全氧化中的結構表征及應用

文獻信息

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

原創文章，作者：zhan1，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://m.zzhhcy.com/index.php/2024/10/29/05f476865b/

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