Accelerated discovery of M 6 @g-N 4 catalysts for CO 2 electroreduction via machine learning and DFT: descriptor engineering and activity trend validation

催化作用 人工智能 计算机科学 石墨烯 机器学习 金属 材料科学 密度泛函理论 深度学习 化学 特征(语言学) 工艺工程 纳米技术 生化工程 电催化剂 人工神经网络
作者
Ping Cheng,Hongyang Xu,Xiaoxiao Wang,Xiaoxiang Wang,Tianci Wang,Chenyuan Yu,Wencong Sun,Yun Li,Weijia Huang,Chunguang Chen
出处
期刊:Physical Chemistry Chemical Physics [Royal Society of Chemistry]
卷期号:28 (21): 12876-12886
标识
DOI:10.1039/d6cp00864j
摘要

ML combined with DFT is used to evaluate the CO 2 RR catalytic performance of M 6 @g-N 4 catalysts. The optimal RR model identifies key descriptors and screens promising Cd 6 @g-N 4 , Zn 6 @g-N 4 , Sn 6 @g-N 4 for accelerated catalyst discovery.
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