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利用人工智能对二氧化碳氧化丙烷脱氢催化剂进行闭环优化
Journal of CO2 Utilization ( IF 7.2 ) Pub Date : 2023-11-22 , DOI: 10.1016/j.jcou.2023.102620 Jin-Soo Kim , Iljun Chung , Jungmok Oh , Jisu Park , Yongju Yun , Jungho Shin , Hyun Woo Kim , Hyunju Chang
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更新日期:2023-11-23
Journal of CO2 Utilization ( IF 7.2 ) Pub Date : 2023-11-22 , DOI: 10.1016/j.jcou.2023.102620 Jin-Soo Kim , Iljun Chung , Jungmok Oh , Jisu Park , Yongju Yun , Jungho Shin , Hyun Woo Kim , Hyunju Chang
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CO 2氧化丙烷脱氢(ODPC) 是一种经济且环保的工艺,可同时生产丙烯并消耗CO 2。在本研究中,使用闭环优化框架优化了 ODPC 反应的催化剂组成。使用从含有各种元素的金属氧化物催化剂获得的内部实验数据库训练机器学习(ML)模型来预测丙烯收率和CO 2转化率。经过训练的 ML 模型优化了催化剂的化学成分,同时使用元启发式算法最大化了丙烯产量和 CO 2转化率。制备了所提出的催化剂并评估了其 ODPC 性能。这些数据包含在初始数据库中以重新训练 ML 模型。经过 4 个循环的闭环优化后,与包含多达三种金属成分的初始数据库相比,包含四种或五种金属成分的所提出的催化剂表现出增强的 ODPC 性能。采用密度泛函理论计算和表征技术来研究每种金属在所提出的催化剂中的作用。本研究提出了一个优化多组分催化剂化学组成的框架,以提高ODPC反应中的丙烯产率和CO 2活性。
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