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纳米催化群-1： 256363607 开发用于合成气基高级醇合成 (HAS) 的高效催化剂仍然是一项艰巨的研究挑战。链增长和 CO 插入要求需要多组分材料，其复杂的反应动力学和广泛的化学空间不符合催化剂设计规范。 近日， 苏黎世联邦理工学院 Javier Pérez-Ramírez 提出了一种替代策略，将主动学习整合到实验工作流程中，以 FeCoCuZr 催化剂系列为例。 本文要点 要点1. 数据辅助框架简化了 86 个实验中广泛成分和反应条件空间的导航，与传统程序相比，环境足迹和成本减少了 90% 以上。它确定了具有优化反应条件的 Fe 65 Co 19 Cu 5 Zr 11 催化剂，在稳定运行 150 小时的情况下可实现 1.1 g HA h -1 g cat -1 的更高醇生产率，比通常报告的产量提高了 5 倍。 要点2. 表征表明，尽管醇选择性适中，但催化性能仍与卓越的活性相关。为了更好地反映催化剂需求，研究人员设计
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