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超越BET分析：使用机器学习方法预测纳米多孔材料的表面积。
The Journal of Physical Chemistry Letters ( IF 4.8 ) Pub Date : 2020-06-08 , DOI: 10.1021/acs.jpclett.0c01518 Archit Datar 1 , Yongchul G Chung 2 , Li-Chiang Lin 1
The Journal of Physical Chemistry Letters ( IF 4.8 ) Pub Date : 2020-06-08 , DOI: 10.1021/acs.jpclett.0c01518 Archit Datar 1 , Yongchul G Chung 2 , Li-Chiang Lin 1
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通常使用Brunauer-Emmett-Teller（BET）方法对金属-有机骨架（MOF）等多孔材料的表面积进行表征。然而，已经表明，BET方法并不总是提供准确的表面积估计，特别是对于大表面积的MOF。在这项工作中，我们首次提出了一种数据驱动的方法来准确预测MOF的表面积。机器学习用于基于300多种不同结构的吸附等温线特征训练模型，以预测称为真实单层面积的表面积基准测量。我们证明，基于ML的方法可以比BET方法更好地预测真实的单层区域，
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更新日期：2020-07-16
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