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哈工大高继慧团队: 理论计算+机器学习指导定向合成高效MN₄催化剂

计算材料学 2024-12-20 11:18
文章摘要
哈尔滨工业大学高继慧团队通过理论计算和机器学习方法，研究了边缘掺杂取代基对MN₄催化剂在氧气还原反应（ORR）、氧气析出反应（OER）和氢气析出反应（HER）中的影响。研究发现，边缘掺杂取代基能够显著调节MN₄催化剂的电子和几何结构，从而影响其电催化性能。团队提出了基于KNN的机器学习模型，用于定量化预测Sub@MN₄体系的性能，为高效催化剂的设计提供了新策略。研究成果发表在《Nanoscale Horizons》上，并被选为热门文章。
哈工大高继慧团队: 理论计算+机器学习指导定向合成高效MN₄催化剂
查看文献： Edge-doped substituents as an emerging atomic-level strategy for enhancing M-N<sub>4</sub>-C single-atom catalysts in electrocatalysis of the ORR, OER, and HER.
查看期刊：Nanoscale Horizons
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