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机器学习助力发现高效CO2电催化还原Cu-Al合金催化剂 被引量:1

Machine learning leads to the discovery of Cu-Al alloy for efficient CO2 reduction
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摘要 CO2大量排放造成的环境变化已逐渐成为制约现代社会发展的难题.将CO2还原为高附加值化学品(如乙烯)是解决这一问题的有效途径,具有重要的科学意义和应用前景.然而,由于CO2是一个非常惰性的分子,高效还原难度高.实验发现金属Cu可以作为将CO2还原为C2物种的催化剂,但是催化选择性和产率都很低,不能满足大规模工业化的要求[1].因此尝试对Cu改性,如形成合金.
作者 李晔飞 刘智攀 Ye-Fei Li;Zhi-Pan Liu(Key Laboratory of Computational Physical Science(Ministry of Education),Shanghai Key Laboratory of Molecular Catalysis and Innovative Materials,Department of Chemistry,Fudan University,Shanghai 200433,China)
机构地区 复旦大学化学系
出处 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第20期2074-2075,共2页 Chinese Science Bulletin
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