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【翼享学术】机器学习指导掺杂元素的筛选

科翼计算模拟 2026-03-01 17:30
文章摘要
本文背景为光催化分解水领域中,金属氧化物半导体的掺杂元素筛选长期依赖低效的试错法。研究目的是利用机器学习技术,建立掺杂元素本征参数与材料性能的定量关联,实现掺杂元素的理性设计。以Fe₂O₃光电极为例,研究通过构建数据库、筛选随机森林模型,并利用SHAP值分析等方法,识别出价态、金属-氧键能和离子半径是影响电荷分离迁移能力的关键因素,并在CuO体系中验证了其普适性。结论指出,该研究实现了从经验试错到数据驱动的模式转变,为光催化材料优化提供了新范式,同时指出当前模型对水氧化性能预测精度不足,未来需完善数据库以提升预测能力。
【翼享学术】机器学习指导掺杂元素的筛选
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