华中科技大学李松课题组，利用机器学习预测多孔材料水吸附等温线

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原标题：华中科技大学李松课题组，利用机器学习预测多孔材料水吸附等温线

关键字：等温线,吸附剂,模型,结构,数据

文章来源：HyperAI超神经

内容字数：10158字

内容摘要：By 超神经多孔材料的水吸附等温线是一个非常重要的参数，但这一参数的获得并不容易。这是因为多孔材料种类过多、结构多元，通过实验和计算的方式获得水吸附等温线数据成本过高，耗时过长。华中科技大学的李松课题组，建立了一个两步机器学习模型，训练 AI 通过材料的结构参数预测水吸附等温线参数和后续应用性能。作者｜加零编辑｜雪菜、李慧、三羊在水净化、水脱盐、水收集和吸附热转换等过程中，多孔材料有着巨大的应用。这些吸附驱动应用中，诸如表面亲水性、解吸滞后性和吸水性等结构特性，都可能影响多孔材料的性能。这些结构特性都可以从水吸附等温线 (water adsorption isotherms) 中获得。那么，如何获得材料的水吸附等温线呢？如果以实验的方式，获得几种吸附剂的水吸附等温线并不困难，但多孔材料种类众多，如剑桥结构数据库中已录入 10 万余种多孔材料数据，对它们一一合成和测试显然是不合理的。如果以计…

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