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成本减少90%以上,「主动学习+实验工作流程」加速催化剂开发
编辑 | 绿罗通过合成气的热催化加氢合成高级醇 (HAS) 仍然是一项有前途的技术。链增长和 CO 插入要求需要多组分材料,其复杂的反应动力学和广泛的化学空间不符合催化剂设计规范。在此,来自苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)的研究人员提出了一种替代策略,将主动学习整合到实验工作流程中,以 FeCoCuZr 催化剂系列为例。所提数据辅助框架简化了 86 个实验中广泛成分和反应条件空间的导航,与传统程序相比,环境足迹和成本减少了 90% 以上。它确定了具有优化反应条件的 Fe65Co19Cu5Zr11 催化剂,
7/18/2024 2:45:00 PM
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