研究进展:UML车芳琳/大连理工大学,可解释机器学习-绿色制氢 | Nature Chemical Engineering
今日新材料
2025-10-07 11:30
文章摘要
背景:氨作为氢载体需要高温和昂贵金属的传统分解方法存在成本高、能耗大的问题。研究目的:开发低温等离子体催化分解氨技术,利用机器学习筛选高效廉价催化剂,实现低成本绿色制氢。结论:通过多尺度模拟和机器学习从3300多种催化剂中筛选出Fe₃Cu、Ni₃Mo等高效合金,在400°C实验验证其催化性能媲美贵金属钴,实现1美元/公斤以下的制氢成本和-0.91 kg CO₂/kg H₂的碳足迹,为船舶、偏远地区等场景提供可行的绿色氢能解决方案。
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿,本站转载出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题,请作者速来电或来函联系。