清华大学利用可解释机器学习,优化光阳极催化剂,助力光解水制氢

AIGC动态1年前 (2023)发布 HyperAI超神经
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清华大学利用可解释机器学习,优化光阳极催化剂,助力光解水制氢

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原标题:清华大学利用可解释机器学习,优化光阳极催化剂,助力光解水制氢

关键字:催化剂,模型,数据,电极,阳极

文章来源:HyperAI超神经

内容字数:11476字

内容摘要:点击上方蓝字,关注我们!By 超神经水的太阳能光电化学 (PEC) 分解是将太阳能高效转换为氢能的方法,是一种很有前景的可再生能源生产方式。然而,受电极性质及电极缺陷的影响,PEC 反应的效率较低,需要合适的助催化剂辅助。而电解池、光电极和助催化剂组成的 PEC 系统非常复杂,参数繁多,系统优化成本很高。为此,清华大学的朱宏伟课题组利用机器学习,对 BiVO4 光阳极系统进行了优化。机器学习可以基…

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