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个特征的模型的预测性能接近。本方法不仅快速预测二氧化碳电还原
铜合金催化剂，而且为设计其他催化剂提供了思路。
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来源：北方有色网
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