國(guó)外科研人員利用人工智能加速碳捕獲材料研發(fā)

英國(guó)赫瑞瓦特大學(xué)科研人員開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)金屬有機(jī)框架和其他吸附劑的熱容量，為未來的碳捕獲技術(shù)開辟了應(yīng)用前景。研究發(fā)表在《自然·材料》雜志上。

金屬有機(jī)框架（MOF）是一類含有納米級(jí)孔隙的材料。這些孔隙，以及MOF豐富多樣的化學(xué)性質(zhì)，使它們的用途非常廣泛，包括從發(fā)電廠和工廠捕獲二氧化碳。熱容量等材料特性使其能夠估算驅(qū)動(dòng)碳捕獲過程所需的能量。該科研團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)模擬了碳捕獲工廠中材料的性能。結(jié)果表明，在MOF熱容值正確的情況下，碳捕獲過程的總能源成本遠(yuǎn)低于最初計(jì)算的成本。一些MOF使能源成本降低了50％，這極大地影響了工藝的技術(shù)經(jīng)濟(jì)可行性。

注：本文摘自國(guó)外相關(guān)研究報(bào)道，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場(chǎng)，僅供參考。

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