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上海大学张海娇/北京化工大学邱介山AFM综述：多孔碳材料——从传统合成、机器学习辅助的设计到能源存储和转化中的应用

能源学人 2025-03-20 12:04
文章摘要
本文综述了多孔碳材料在能源存储与转化领域的研究进展，重点介绍了从传统合成方法到机器学习辅助设计的转变。文章首先回顾了多孔碳材料的制备技术，并探讨了机器学习在设计中的应用及其与传统方法的差异。随后，详细讨论了多孔碳在碱金属离子电池、金属硫电池、超级电容器及电催化中的应用，分析了其结构特性如何影响性能。最后，文章总结了当前面临的挑战，并展望了未来发展方向，特别是人工智能技术在设计高性能多孔碳材料中的潜力。
上海大学张海娇/北京化工大学邱介山AFM综述：多孔碳材料——从传统合成、机器学习辅助的设计到能源存储和转化中的应用
查看文献： Porous Carbon Materials: from Traditional Synthesis, Machine Learning-Assisted Design, to Their Applications in Advanced Energy Storage and Conversion
查看期刊：Advanced Functional Materials
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