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国外科研人员利用人工智能加速碳捕获材料研发

   2022-11-11 互联网综合消息
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核心提示:英国赫瑞瓦特大学科研人员开发了一种机器学习模型,能够准确预测金属有机框架和其他吸附剂的热容量,为未来的碳捕获技术开辟了应

英国赫瑞瓦特大学科研人员开发了一种机器学习模型,能够准确预测金属有机框架和其他吸附剂的热容量,为未来的碳捕获技术开辟了应用前景。研究发表在《自然·材料》杂志上。

金属有机框架(MOF)是一类含有纳米级孔隙的材料。这些孔隙,以及MOF丰富多样的化学性质,使它们的用途非常广泛,包括从发电厂和工厂捕获二氧化碳。热容量等材料特性使其能够估算驱动碳捕获过程所需的能量。该科研团队利用机器学习模拟了碳捕获工厂中材料的性能。结果表明,在MOF热容值正确的情况下,碳捕获过程的总能源成本远低于最初计算的成本。一些MOF使能源成本降低了50%,这极大地影响了工艺的技术经济可行性。

注:本文摘自国外相关研究报道,文章内容不代表本网站观点和立场,仅供参考。

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