他，985院长！最新Nature子刊：机器学习辅助万余个候选物筛选SAAs

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【做计算 找华算】 理论计算助攻顶刊，50000+成功案例，全职海归技术团队、正版商业软件版权！ 经费预存选华算，高至16%预存增值！ 甲烷（CH 4 ）裂解成氢气（H 2 ）和碳的过程在制 氢 领域受到广泛关注。然而，传统的催化方法由于严重的碳沉积而迅速失活。 2024年7月18日，山东大学邓伟侨教授、于铁副研究员 在国际顶级期刊Nature Communications发表题为《Machine learning aided design of single-atom alloy catalysts for methane cracking》的研究论文。 在这里，研究发现在450°C下，通过球磨制备的铼/镍单原子合金（Re/Ni）可以实现有效的甲烷裂解。 通过机器学习模型设计的单原子合金催化剂。 为了探索单原子合金催化（SAAs），研究团队构建了一个包含10950个过渡金属单原子合金表面的数据库，并根据机器学习（ ML ）模型预测的C-H键解离能垒筛选候选材料。 实验验证 ………………………………