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一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂的方法属于二氧化碳电化学还原领域，通过应用密度泛函理论计算和机器学习，克服了效率低和选择性差的难题。本方法通过优化不同种类CuM合金的表面结构，应用密度泛函理论计算CO2还原反应的关键中间体(CO、HCOO、COOH、H)在各个表面的吸附能。为了降低特征的空间维度，选择5个材料的特征参数，包括功函数(W)、原子序数(AN)、晶面间距(d)、电负性(EN)和局部电负性(χi)，通过机器学习训练，得到预测性能良好的梯度提升回归(GBR)模型，训练结果与包含13个特征
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114613445 A
(43)申请公布日 2022.06.10
(21)申请号 202210234812.7 C25B 11/089 (2021.01)
(22)申请日 2022.02
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