人工智能驱动的膜电极器件设计研究获进展
文章导读
如何让二氧化碳高效变资源？一个AI设计的膜电极做到了法拉第效率100%且稳定运行100小时！面对催化剂、膜、气体扩散等多参数交织的复杂难题，中科院联合团队构建高质量数据集MED3，开发人工智能预测模型，精准关联装置配置与性能输出，实现对CO2电解产物、电流密度和效率的准确预测。这项突破性进展不仅大幅加速了膜电极器件的研发进程，更为碳中和目标下的绿色燃料合成提供了全新路径。
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近日，中国科学院计算机网络信息中心研究团队联合中国科学院国家纳米科学中心、北京科技大学等的科研团队，在人工智能辅助用于CO2电解的膜电极（MEA）器件设计方面取得进展。
针对膜电极电解槽设计面临的装置配置、催化剂、膜、气体扩散、测试参数等要素导致的复杂性问题，该团队构建了MEA电解槽装置高质量数据集MED3，设计了人工智能方法，实现了对多参数的关联性分析以及第一产物、总电流密度和法拉第效率的准确预测。结果显示，在利用推荐的MEA特征制备CO的过程中，法拉第效率达到100%，且在连续的单次测试中可稳定运行达100 h。
相关研究成果发表在《先进功能材料》（Advanced Functional Materials）上。研究工作得到国家重点研发计划的支持。
人工智能驱动的膜电极器件设计研究获进展
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