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研究概述

一元到三元金属氧化物的催化性质已得到了很好的实验探索，而剩下的空间似乎只有高熵金属氧化物（HEOs，元素类型≥5）。

然而，无数的元素组成使得通过试错方法发现HEO催化剂几乎不可能。

基于此，2024年10月27日，宁夏大学张鹏飞教授在国际期刊Journal of the American Chemical Society发表题为《Machine Learning Accelerated Discovery of Entropy-Stabilized Oxide Catalysts for Catalytic Oxidation》的研究论文。

在这里，研究人员基于对ACr₂O_x催化剂系统的晶相和催化性能的研究，通过相应的高精度机器学习模型（交叉验证分数> 0.7）获得的相似元素重要性序列，推断出单一尖晶石相与CH₄氧化的良好催化活性之间的强相关性。

此外，搜索负面数据并选择适当的训练数据，可以得到高质量的回归模型来寻找更好的催化剂。

最后，筛选出的不规则催化剂Ni_0.04Co_0.48Zn_0.36V_0.1₂Cr₂O_x具有优异的抗硫和抗湿性能以及长期稳定性（>7000小时，T₉₀=345℃），这预示了应用机器学习方法发现目标过程中的高熵金属氧化物的潜力。

图文解读

图1：CO和C₃H₆氧化回归模型的训练和筛选过程

图2：CH₄氧化实验验证样本的筛选过程

图3：Ni_0.04Co_0.48Zn_0.36V_0.12Cr₂O_x在CH₄完全氧化中的结构表征及应用

文献信息

Machine Learning Accelerated Discovery of Entropy-Stabilized Oxide Catalysts for Catalytic Oxidation, Journal of the American Chemical Society, 2024.

原创文章，作者：zhan1，如若转载，请注明来源华算科技，注明出处：https://www.v-suan.com/index.php/2024/10/29/05f476865b/

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