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机器学习等数据驱动方法能够快速发掘数据之间潜在的统计相关性,实现目标量的高效精准预测,并辅助分析数据背后的物理图像,已被广泛应用于材料性能预测和器件设计的研究之中。近年来,机器学习模型研究在微波介质陶瓷材料及器件开发中也取得了系列进展。本文介绍了机器学习方法的基本原理和过程,重点总结了微波介质陶瓷的介电常数、品质因数等关键性能的机器学习预测模型研究的最新进展,探讨了材料成分、结构、工艺等参数与微波介电性能之间的关系,并概述了机器学习方法在微波天线和滤波器的尺寸优化、失效分析等方面的应用。最后,指出了数据驱动研究在微波介质陶瓷材料及器件领域的若干发展方向。 相似文献
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甲烷作为天然气的主要组成成分,其有效利用具有重要的现实意义。本文首先介绍了甲烷转化工艺,系统地比较了传统甲烷氧化与化学链催化甲烷氧化工艺,提出化学链重整技术作为一种应用于甲烷氧化反应的新技术,提供了一个多功能平台,以清洁及有效的方式转换燃料。然后,介绍了应用于此技术的催化剂研究现状,重点关注具有高储氧性能、催化性能以及低合成成本特点的钙钛矿复合氧化物,特别综述了利用机器学习方法高通量筛选钙钛矿氧化物催化剂的理论计算工作。最后,系统讨论了钙钛矿氧化物对化学链催化甲烷氧化反应性能的影响规律,依据实验和密度泛函理论计算研究结果,对催化剂颗粒尺寸、金属离子价态、氧空穴形成能以及氧浓度同催化性能之间的关系进行了分析,提出钙钛矿氧化物催化甲烷氧化反应的关键影响因素,为钙钛矿氧化物催化剂的筛选提供理论支撑。 相似文献
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能源是限制人类发展的重要因素,近年来随着新能源的发展,人们对于储能设备的要求也越来越高,其中,锂离子电池被认为是最具有发展前途的储能设备之一。目前,商用锂离子电池的负极材料以石墨为主,石墨虽然具有良好的导电性,但理论容量较低,已逐渐无法满足高能设备的大容量需求。过渡金属锰氧化物由于储量丰富、氧化形态多样、结构多元、理论比容量高、环境友好等特点,被认为是锂离子电池理想的替代负极材料之一。本文详细介绍了近年来4种锰氧化物(MnO、Mn2O3、Mn3O4和MnO2)分别在纳米化和复合结构构筑两方面的材料设计及合成,总结比较了4种锰氧化物用作锂离子电池负极材料的性能,展望了锰氧化物在锂离子电池负极材料领域的发展前景和方向。 相似文献
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氢能是公认的清洁能源,它具有储运方便、利用途径多样、高利用率及来源广泛等特点,可为解决能源危机、全球变暖和环境污染提供帮助。当前,一些发达国家已将氢能列为国家能源体系中的重要组成部分,我国在氢能的研究及产业化方面也投入巨大。本文综合考虑氢能在能源和化工领域的应用,较为全面地总结了氢能作为清洁能源在燃料电池汽车、分布式发电、燃料电池叉车和应急电源,作为能源载体在可再生能源消纳以及作为重要化工原料在油品质量升级和煤制清洁能源各方面的国内外利用现状,分析明确了氢清洁能源的利用是目前推动氢能发展的主要动力,氢能源载体的利用有助于可再生能源和氢能的协同发展,而氢化工原料的利用则是目前最有希望实现氢能规模化利用的有效途径,同时指出氢的制取、储运和燃料电池技术依然是制约氢能发展的关键因素。 相似文献