XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCatalysts
In2O3 基 CO2 催化剂的开发......
摘要：将二氧化碳转化为化学品和燃料是当前学术界和工业研究的一个关键领域，其中热催化加氢制甲醇是最先进的路线之一。最近，结合行星边界框架的生命周期分析证实了该过程的可持续性，强调需要更便宜的二氧化碳和可再生氢气，以及一种具有高活性、选择性和耐久性的催化系统来满足经济要求。本文回顾了我们的研究工作，旨在从原子水平上了解突破性 In 2 O 3 基催化系统中活性位点的电子和几何特性，以指导其开发。深入的机理阐明表明，有限的氢活化能力以及水驱动烧结是纯 In 2 O 3 的局限性。通过共沉淀添加少量钯成功解决了前者，形成了牢固锚定在氧化物晶格上的微小簇，从而实现了前所未有的持续甲醇生产率。使用单斜氧化锆作为载体，使 In 2 O 3 在二维纳米结构中高度分散，诱导 In 2 O 3 上形成额外的活性位点，并有助于 CO 2 活化，为进一步提高活性和解决 In 2 O 3 烧结问题提供了一种有效的方法。总的来说，我们的研究结果为合理设计一种负载型和促进型 In 2 O 3 催化剂奠定了坚实的基础，具有大规模应用的光明前景。
Operando Tem>揭示的氧化还原金属催化剂的相共存和结构动力学
迫切需要过渡到整个更可持续的社会，尤其是化学工业。[1,2]，尽管进行了深入的研究，但我们目前对催化剂的激活，稳定性能，衰老，失活和再生的过程不可能应对这一挑战。[3-14]随后，无论我们在合成和表征方法方面的进步如何，新催化剂的经验发现仍然是常态。这是一个非常低效，耗时且总体上不满意的努力。关于最佳催化剂设计的量身定制设计的主张只有在建立了对工作催化剂的结构活动相关性的原子性理解后才能实现。这要求我们首先了解反应物的化学潜力如何影响催化剂的状态，以及这些气相和温度诱导的修饰如何反馈或在催化过程中进化。为了更多地阐明催化剂和反应性物种之间的相互作用，并遵循导致催化活性，实地和实时观察到高空间分辨率的活性催化剂的出现的过程。[15,16]
通过两种催化剂催化的耦合聚合制备染料半导体，并应用于晶体管
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
模拟和建模作为可再生能源的催化剂
摘要：本研究探讨了先进的仿真和建模技术在优化可再生能源系统性能和可靠性方面的应用。鉴于应对气候变化和减少温室气体排放的迫切需要，将可再生能源整合到现有基础设施中至关重要。使用文献计量法，我们的研究范围从 1979 年到 2023 年，确定了主要出版物、机构和趋势。分析显示，人们对仿真和建模的兴趣年增长率显著提高 16.78%，发表的文章数量显着增加，到 2023 年达到 921 篇。这表明研究活动和兴趣有所增加。我们的研究结果强调，优化、政策框架和能源管理是中心主题。《能源》、《能源》和《应用能源》等领先期刊在传播研究方面发挥着重要作用。主要发现还强调了国际合作的重要性，中国、美国和欧洲国家等国家发挥着重要作用。三字段图分析表明关键词之间存在相互关联，表明“可再生能源”、“优化”和“模拟”等术语是研究话语的核心。中国国家自然科学基金 (NSFC) 和欧盟等核心资助机构大力支持这项研究。这项研究强调了政策和可持续性指标在促进可再生能源技术方面的重要性。这些见解强调了持续创新和跨学科合作的必要性，以实现可持续能源的未来。
具有工业利用性乙烯与极性单体共聚的镍催化剂的最新进展
摘要：乙烯与极性单体的直接共聚以产生功能性聚集素，由于其简单的操作过程和可控的产品微观结构，因此仍然具有很高的吸引力。低成本的镍催化剂已在学术界广泛使用，用于合成极性聚乙烯。但是，适合工业生产条件的高温共聚催化剂的发展仍然是一个重大挑战。由最终共聚物分类，本综述提供了镍复合物在过去五年中较高温度下催化镍复合物的研究进度的综合摘要。乙二醇丙烯酸酯共聚物，乙二醇 - 丙烯酸丁酯共聚物，乙烯 - 其他基本极性单体共聚物和乙烯 - 特殊极性单体共聚物的聚合结果彻底总结了。所涉及的镍催化剂包括磷酸 - 苯酸酯类型，双膦氧化物类型，磷酸 - 键盘型，磷酸苯甲胺类型和磷酸 - 二元酸酯类型。通过这些催化剂的有效调节，分子量，分子量分布，分子量分布，熔点和极性单体掺入比例进行了结论和讨论。它揭示了催化剂系统的优化主要是通过催化剂结构的理性设计，额外的添加剂引入和单位催化剂异质化实现的。因此，一些出色的催化剂能够产生与商业产品非常相似的极性聚乙烯。要实现工业化，必须进一步强调高温共聚系统的基本科学以及所得的极性聚乙烯的应用性能。
Pourbaix机器学习框架识别出酸性水氧化催化剂，这些催化剂表现出受抑制的钌溶解
摘要：对绿色氢的需求引起了人们对氧气进化反应催化剂中使用的虹膜的可用性的关注。我们借助机器学习辅助计算管道识别催化剂，该计算管道接受了36,000多种混合金属氧化物的训练。管道准确地预测了来自未删除的结构的Pourbaix分解能（G PBX），平均绝对误差为每个原子77 MeV，使我们能够在酸性条件下筛选2070个新的金属氧化物。搜索将RU 0.6 Cr 0.2 Ti 0.2 O 2识别为具有提高耐用性的候选者：实验，我们发现它在100 mA cm-2时提供了267 mV的超电势，并且它在此电流密度以上并在200 h以上运行，并表现出超过200 h的速率增加25μVH-h-1。表面密度的功能理论计算表明，Ti增加了金属 - 氧的共价，这是提高稳定性的潜在途径，而CR降低了HOO *形成率确定的步骤的能量屏障，与RUO 2相比，活动增加了活性，并在100 mA CM-2下将超电位降低40 mV，同时维持稳定性。原位X射线吸收光谱和EX PTYCHOPHICONGE-扫描X射线显微镜显示反应过程中可稳态结构的演变，与RUO 2相比，RU质量溶解减慢了20倍，并抑制了晶格氧的参与度> 60％。■简介
自动过渡金属催化剂发现和优化AI和机器学习
在AI/机器学习（ML）的帮助下，自动化的化学空间探索是现代化学发现中非常重要的方法。在有机化合物的该区域中的进展已导致第一个AI发现的活性药物成分（API）进入II期试验。[1,2]通过有机金属化合物的化学空间探索，可以将相同的好处扩展到催化剂发现。但是，由于其他限制，例如协调几何和综合性，例如旋转状态，催化剂稳定性和选择性等。由于需要计算和/或估计激发态和过渡状态的属性，因此与API发现相比，与API发现相比，评估催化剂的所需功能在计算筛选中也更为需要计算。在同型催化中，诸如溶剂，温度和添加剂等其他维度可能会对反应结果产生重大影响，并且需要包括在评估方法中。合成催化反应通常涉及化学和立体选择性，竞争侧反应以及多个可能的可能性
具有自修复特性的先进低 PGM 阴极催化剂，适用于高性能和高耐用性的 MEA
• 该项目的整体相关性体现在对 DOE EERE 氢燃料电池技术办公室 (HFCTO) 计划的影响上，特别是通过解决关键技术障碍来提高燃料电池的使用寿命，并实现氢和燃料电池技术的商业化和普及，目标是中型和重型卡车。这将降低温室气体排放和柴油发动机尾气污染物，建设清洁能源基础设施，加强美国制造业，并确定私营部门采用的途径。• 该项目有可能通过推广和实现可持续能源资源以及创建和维护国内制造基地和劳动力来大幅减少对化石燃料的依赖，以广泛部署氢技术，这符合 DOE 氢能计划、氢能地球计划和美国国家清洁氢战略和路线图。• 该项目的技术目标与 DOE 百万英里燃料电池卡车联盟一致，进展和结果将与联盟协调。• 该项目正在解决广泛应用氢燃料电池技术的主要技术障碍，并将通过以下方式对当前最先进的技术产生影响：