国际可再生能源署： 氢能将重塑全球能源格局

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（b）氧吸附、可再解离和合并到CoO2(001)端表面的能量场，最终进入LaSrCoO3(LSC-50)钙钛矿体中。文献链接：生能塑全Factorscontrollingsurfaceoxygenexchangeinoxides(Nat.Commun.,2019,DOI:10.1038/s41467-019-08674-4)本文由材料人计算组大兵哥供稿，材料牛整理编辑。

结果表明，源署源格通过抑制(La,Sr)O端和稳定高活性CoO2端，可以显著提高氧交换性能。图二：氢能球(001)-SrO-端和CoO2端的不同ORR中间体（a）包括SrO端LSC表面的氧吸附、氧离解和氧结合反应的产物。O2在Sr(La,Sr)o端和CoO2端的扩散和吸附为该模型限速步骤，将重局并预测了稳定SrO表面上的交换率。

这意味着人们目前无法预测哪种材料或表面将是最活跃的交换材料，国际也无法抑制最佳材料的合理设计。尽管进行了大量的实验和建模工作，可再对混合导电氧化物表面氧交换的定量分子研究仍然难以实现。

生能塑全该成果近日以题为Factorscontrollingsurfaceoxygenexchangeinoxides发表在知名期刊Nat.Commun.上。

【研究背景】在固体氧化物燃料电池（SOFC）阴极中，源署源格氧交换的正向过程是氧还原反应（ORR），它将气态氧气转化为阴极中的固态氧气。氢能球机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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目前，可再机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，生能塑全来研究超导体的临界温度。