华东理工大学ACS Catal.：贝叶斯优化分级ZSM-5助力高效聚废料回收制低碳烯烃

本文背景聚焦于聚烯烃废料回收利用的挑战，旨在通过催化裂解将其转化为高价值的低碳烯烃。研究目的是开发一种高效催化剂，并利用贝叶斯优化这一人工智能方法，对分级孔ZSM-5催化剂的晶体尺寸和介孔孔径进行智能设计与优化。结论表明，所合成的优化催化剂在温和条件下表现出极高的气体产率和低碳烯烃选择性，同时具备优异的稳定性和抗积碳能力。机理研究揭示了纳米尺寸与多级孔结构的协同效应是性能提升的关键。该工作为人工智能辅助催化剂理性设计和废塑料资源化提供了新策略。