ACS Catal. | 人工智能数据驱动甲烷热裂解多元熔融催化剂设计

本文围绕甲烷热裂解熔融法，探讨了如何利用AI数据驱动方法加速熔融介质催化剂的发现进程。背景介绍了甲烷热裂解技术面临的挑战，如高温高压需求、催化剂失活等问题，而熔融裂解法通过引入熔融介质构建液态反应界面，有效避免了这些问题。研究目的是通过描述符驱动设计、生成模式驱动设计和主动学习驱动设计等AI数据驱动策略，解决多组分熔融催化剂设计的复杂性。结论指出，这些数据驱动策略结合机器学习和前沿AI技术，为甲烷热裂解多元熔融催化剂的设计提供了新的解决方案，有望推动其工业化进程。