Interpretable machine learning-guided plasma catalysis for hydrogen production
6.5
来源：
Nature
关键字：
computational biology
发布时间：
2025-10-04 00:02
摘要：
研究展示了一种新型的机器学习引导的等离子催化氢气生产方法，利用多尺度模拟和机器学习筛选出高效的催化剂合金。实验结果表明，这些合金在氨分解反应中表现出优越的催化活性，且技术经济分析显示其氢气生产成本低于每公斤1美元，具有良好的商业前景和低碳排放潜力。
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关键证据
机器学习筛选了3300多种催化剂，设计出高效的合金。
技术经济分析显示，氢气生产成本低于每公斤1美元。
等离子催化实验验证了合金的高转化率。
真实性检查
否
AI评分总结
研究展示了一种新型的机器学习引导的等离子催化氢气生产方法，利用多尺度模拟和机器学习筛选出高效的催化剂合金。实验结果表明，这些合金在氨分解反应中表现出优越的催化活性，且技术经济分析显示其氢气生产成本低于每公斤1美元，具有良好的商业前景和低碳排放潜力。