Deciphering the structure–activity–selectivity relationship of high-entropy alloys for CO 2 reduction via interpretable machine learning

工作流程 还原(数学) 机器学习 人工智能 密度泛函理论 计算机科学 面子(社会学概念) 选择性 缩放比例 催化作用 材料科学 化学 班级(哲学) 训练集 工作(物理) 纳米技术 数量结构-活动关系
作者
Jinxin Sun,Xiaokang Xu,Yuqing Mao,Anjie Chen,Shu Wang,Li Shi,Chongyi Ling,Jinlan Wang,Xiuyun Zhang
出处
期刊:Chemical Science [Royal Society of Chemistry]
卷期号:16 (46): 21825-21835 被引量:4
标识
DOI:10.1039/d5sc05762k
摘要

The structure–activity–selectivity relation of high-entropy alloys for the CO 2 reduction reaction was systematically explored with the help of a machine learning framework and density functional theory computations.
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