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电化学CO2复原转化成化学品被认为是碳资源循环使用的重要方向。铜基催化剂抄获将CO2 电化学复原得到一系列产品，包含C1（CO，HCOOH，CH4，CH3OH）和C2+（C2H4，C2H6，C2H5OH，C3H7OH）。催化剂制备中的添加剂能调控CO2复原的选择性。经过机器学习进行相对有用的数据剖析，能加快发现和优化潜在的新催化剂。
该研讨经过三个迭代周期探究了CO2电复原Cu催化剂（电化学堆积制备）的添加剂：试验测验à机器学习剖析à猜测和从头嘲笑，获得了对CO、HCOOH和C2 +产品具有高选择性的催化剂。研讨之后发现含有脂肪族羟基的分子添加剂可以终究靠操控催化剂前驱体Cu2O立方体的构成来进步C2+产品的法拉第功率。这一作业凸显了机器学习经过从有限数量的试验数据中有用提取信息来加快资料开发的潜力。尽管只研讨了约300个不同催化剂，机器学习对数据的高效剖析复现了近年来铜基催化剂研讨的首要定论，并获得了新的常识。
该研讨作业经过汪骋课题组与周达课题组协作完结。厦门大学化学化工学院已结业2016级博士郭莹（现西北工业大学博士后）和2019级博士贺莘茹为一起榜首作者，苏禹铭、戴以恒、谢明灿等参加了部分作业。研讨作业得到科技部要点研制方案（同意号：2016YFA0200702），国家自然科学基金（同意号：22071207、21721001、11971405）和国家基础科学人才教育训练基金（同意号：J1310024）等项目的赞助。
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