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ZeoNet: 3D convolutional neural networks for predicting adsorption in nanoporous zeolites

纳米孔 吸附 卷积神经网络 碳氢化合物 代表(政治) 网格 沸石 计算机科学 分子 材料科学 人工神经网络 化学 人工智能 纳米技术 数学 有机化学 催化作用 几何学 政治 政治学 法学
作者
Yachan Liu,Gustavo Pérez,Zezhou Cheng,Aaron Sun,Samuel C. Hoover,Wei Fan,Subhransu Maji,Peng Bai
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability [Royal Society of Chemistry]
卷期号:11 (33): 17570-17580 被引量:3
标识
DOI:10.1039/d3ta01911j
摘要

ZeoNet, based on 3D convolutional neural networks and a volumetric distance-grid representation, delivers an exceptional performance in predicting Henry's constants for adsorption of long-chain hydrocarbon molecules in all-silica zeolites.

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