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AEM：AI辅助超快合成：高熵合金析氢催化剂高通量筛选新范式

计算材料学 2025-05-16 08:00
文章摘要
本研究背景聚焦于氢能作为清洁能源的高效制备，当前贵金属催化剂如铂虽活性优异但成本高昂，难以大规模应用。高熵合金（HEA）催化剂因其多元素协同调控表面电子结构的潜力，成为替代传统催化剂的研究热点，但其设计面临“组合爆炸”难题。研究目的是通过人工智能驱动的材料研发新范式，快速锁定高效组分并实现可控合成。研究结论表明，通过融合大型语言模型（LLMs）的文献知识挖掘与遗传算法（GA）的定向优化，成功筛选出高效HEA析氢催化剂IrCuNiPdPt/C，其过电位较商用铂碳催化剂降低49%，并展现出优异的稳定性，实验效率较传统方法提升60%。
AEM：AI辅助超快合成：高熵合金析氢催化剂高通量筛选新范式
查看文献： Artificial Intelligence-Assisted Ultrafast High-Throughput Screening of High-Entropy Hydrogen Evolution Reaction Catalysts
查看期刊：Advanced Energy Materials
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