聚焦能源转型,引领产业发展——储能&氢能科技盛典圆满落幕

  时间:2025-07-04 19:34:28作者:Admin编辑:Admin

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通过进一步探索Ni-Co-Fe-Pd-Pt体系,源能氢能科AGAT模型推荐了两个高ORR活性的非等主元组分,分别为:Ni0.13Co0.13Fe0.13Pd0.10Pt0.50和Ni0.10Co0.10Fe0.10Pd0.30Pt0.40。转型展储本文通过实验进一步验证了AGAT模型的推荐。

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引业【图文导读】图1:AGAT模型架构。领产但高熵材料可以通过表面丰富的位点来绕过线性关系对催化活性的限制。典圆图4:测试集AGAT模型精度。

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【小结】综上所述,满落幕本文开发了深度图注意力神经网络(AGAT),模型在预测能量和受力的平均绝对误差分别为1.1meV/atom和54meV/Å。聚焦技盛图7:AGAT模型的可解释性。

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由于高熵合金组分空间巨大且表面位点多,源能氢能科设计及优化高熵催化剂的组成和位点面临巨大的挑战。

另外,转型展储论文结果表明传统d带理论和线性关系在高熵材料表面依然成立。在游离甲醛安全性指标上,引业5款环保油漆均大大低于国家标准中100mg/kg的规定。

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