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JACS：机器学习开发Ni(I)化合物助力CO2插入反应

催化计 2025-07-23 18:27
文章摘要
本文研究了机器学习技术在开发Ni(I)化合物用于CO2插入反应中的应用。研究背景是催化中间体的原位生成对催化效率和反应性的重要性，但传统试错法对此理解有限。研究目的是通过机器学习结合理论计算，预测和筛选合适的配体，以形成高活性的Ni(I)-Ph中间体。研究结论表明，机器学习能够有效预测配体对Ni(I)氧化态的影响，并通过实验验证了预测结果，为未来基于数据库的配体预测提供了蓝图。
JACS：机器学习开发Ni(I)化合物助力CO2插入反应
查看文献： Discovery of Ni(I) Complexes for CO2 Insertion Enabled by a Machine Learning-Computational-Selection Sequence.
查看期刊： Journal of the American Chemical Society
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