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电子科大王斌/程建丽/刘芯言JACS | 迭代机器学习指导的过渡金属化合物作为Li–CO2和Li–空气电池催化剂！

顶刊收割机 2025-12-16 11:00
文章摘要
背景：过渡金属化合物作为锂-二氧化碳和锂-空气电池的阴极催化剂受到广泛关注，但传统试错法研究周期长、效率低。研究目的：电子科技大学王斌、程建丽、刘芯言团队提出一种迭代机器学习工作流程，旨在加速发现高性能阴极催化剂。结论：该方法通过迭代补充训练数据集，从15012种候选材料中筛选出三种过渡金属化合物催化剂，其中最优催化剂Co₀.₁Mo₀.₉N在锂-二氧化碳和锂-空气电池中表现出低过电位和优异循环稳定性，模型预测平均绝对误差仅为0.106 V，验证了该机器学习方法的有效性，且工作流程可扩展至其他催化反应。
电子科大王斌/程建丽/刘芯言JACS | 迭代机器学习指导的过渡金属化合物作为Li–CO2和Li–空气电池催化剂！
查看文献： Iterative Machine Learning-Guided Discovery of Transition Metal Compounds as Catalysts for Li–CO2 and Li–Air Batteries
查看期刊：Journal of the American Chemical Society
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