基于机器学习的多孔碳材料吸附CO₂的关键因素

摘要： 多孔碳材料具有性质稳定、高孔隙率和高比表面积等优点,被广泛应用于气体分离和存储.目前,针对多孔碳材料吸附CO₂的优化主要通过“炒菜”的模式,但对于各种结构特性、元素组成对吸附的作用尚不明确.机器学习算法通过构建特征与标签之间的模型从而量化其中的非线性关系,被逐渐运用于高性能多孔碳材料的筛选.为了探究多孔碳材料吸附CO₂的关键因素,建立了一个包含65个碳样本、1591个数据点... （共12页）