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中科院長春應(yīng)化所李宏飛團隊/貴州大學(xué)李云琦團隊:自動化人工智能技術(shù)高效設(shè)計聚合物膜材料
2023-12-17  來源:高分子科技


  陰離子交換膜是決定陰離子交換膜燃料電池能量/功率密度、循環(huán)壽命等性能的核心部件,也是當(dāng)前陰離子交換膜燃料電池汽車亟需進一步發(fā)展的關(guān)鍵材料,然而其商業(yè)化進程仍受制于各個性能之間的權(quán)衡關(guān)系。中國科學(xué)院長春應(yīng)用化學(xué)研究所李宏飛團隊圍繞陰離子交換膜的組成工藝和性能數(shù)據(jù)庫開展了大數(shù)據(jù)研究,聚焦陰離子交換膜的組成-工藝-結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系,為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用開發(fā)提供理論參考和工具支持。



  在前期利用人工智能設(shè)計聚合物膜材料的積累上(J. Membr. Sci. 2016, 504, 1; J. Membr. Sci. 2018, 549, 393; J. Mater. Chem. A2019, 7, 11847;J. Mater. Chem. A20208,21862;ACS Appl. Mater. Interfaces 2021, 13, 58838?58847;Chinese J. Polym. Sci202240, 834–842),作者團隊構(gòu)建了一個自動化的人工智能管道來篩選陰離子交換膜候選共聚物的廣闊化學(xué)空間。該管道利用集成了12種人工智能算法的遺傳算法來篩選共聚物,這些共聚物有可能通過聚合物疏水和親水骨干和陽離子基的進化來提高AEM性能。通過對實驗報道的749種共聚物的數(shù)據(jù)挖掘,該管道自動生成了超過1.72億種假設(shè)共聚物,并根據(jù)預(yù)測的性能指標(biāo) (OH-電導(dǎo)率、電導(dǎo)率-尺寸穩(wěn)定性權(quán)衡系數(shù)和Pareto邊界集中陽離子的LUMO)篩選出2519種潛在的候選共聚物。審稿人對該篩選結(jié)果評價到:“It is surprising that among many candidates, this work suggests the best copolymers are the one with Phil1 and Pho1 (with fluorene) and bicyclic or cyclic ammonium groups as cationic groups. This is exactly the same copolymer that this reviewer is thinking.”為了更好的促進人工智能技術(shù)在聚合物膜材料領(lǐng)域的應(yīng)用,作者團隊發(fā)布了一個獨立的軟件,將這些預(yù)測模型和篩選的候選共聚物與預(yù)測的AEM性能指標(biāo)集成在https://github.com/polySML/polySML-AEM上。 


圖1 自動化機器學(xué)習(xí)設(shè)計聚合物膜材料的研究框架 


圖2 文中新提出的離子傳導(dǎo)-尺寸穩(wěn)定性(CDST)指標(biāo) 


圖3 對當(dāng)前主流陰離子交換膜聚合物骨架和陽離子基團的聚類分析


 圖4 自動化機器學(xué)習(xí)流水線預(yù)測陰離子電導(dǎo)率和CDST的模型性能


 圖5 自動化機器學(xué)習(xí)針對離子傳導(dǎo)率和CDST對共聚物化學(xué)空間的篩選結(jié)果


 圖6 用于快速篩選陰離子交換膜材料的軟件polySML-AEM,軟件著作權(quán)號:2023SR1489180.


  該工作以“Expert-augmented machine learning to accelerate the discovery of copolymers for anion exchange membrane”為題發(fā)表在最新一期的《Journal of Membrane Science》上。第一作者為中國科學(xué)院長春應(yīng)用化學(xué)研究所特別研究助理劉倫洋,通訊作者為李宏飛研究員和李云琦教授。作者特別感謝國家自然科學(xué)基金項目(22173094、51988102、22203088)、中國一汽集團有限公司自主創(chuàng)新科技重大專項(關(guān)鍵技術(shù)研發(fā))項目(20220301018GX)、國家科技重大專項(2021YFB3801500)、貴州大學(xué)人才基金項目(C0048072)的資助。作者團隊感謝中科院長春應(yīng)用化學(xué)研究所網(wǎng)絡(luò)與計算中心的大力支持。


  原文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.memsci.2023.122327

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