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國外科研人員利用人工智能加速碳捕獲材料研發(fā)

英國赫瑞瓦特大學(xué)科研人員開發(fā)了一種機器學(xué)習(xí)模型,能夠準確預(yù)測金屬有機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。


金屬有機框架(MOF)是一類含有納米級孔隙的材料。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)動碳捕獲過程所需的能量。該科研團隊利用機器學(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低于最初計算的成本。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)濟可行性。


注:本文摘自國外相關(guān)研究報道,文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場,僅供參考。


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2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)市場全景調(diào)查及戰(zhàn)略咨詢研究報告
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《2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)市場全景調(diào)查及戰(zhàn)略咨詢研究報告》共十二章,包含中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析,2021-2023年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)投資潛力分析,對2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測等內(nèi)容。

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