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学者姓名：孙少瑞
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摘要 ：
本发明提供了一种用于甲醇蒸汽重整制氢的Pd/ZnO‑ZrO2催化剂及其制备方法和应用。催化剂以低负载Pd作为活性组分，以ZnO和ZrO2的复合物作为载体，采用共沉淀法合成ZnO和ZrO2的复合载体，再使用湿法浸渍负载Pd。在甲醇蒸汽重整反应中，该种催化剂表现出高活性和高稳定性，尤其是0.1Pd/ZnO‑ZrO2(Pd含量：0.1％)表现出最佳活性，在反应5h后，甲醇转化率达到93.3％，产氢量高达1146.8mol·gPd‑1·h‑1，CO2选择性达到95.7％，CH4几乎为零，并且在5h内保持良好的稳定性，产氢活性几乎未下降。该催化剂贵金属含量低，Pd以单原子形式存在，比常规Pd基催化剂低了30倍，使成本大大降低。
引用：
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| GB/T 7714 | 孙少瑞 , 王慧敏 , 王亚鑫 . 一种用于甲醇蒸汽重整制氢的Pd/ZnO-ZrO2催化剂及其制备方法和应用 : CN202310299567.2[P]. | 2023-03-24 . |
| MLA | 孙少瑞 等. "一种用于甲醇蒸汽重整制氢的Pd/ZnO-ZrO2催化剂及其制备方法和应用" : CN202310299567.2. | 2023-03-24 . |
| APA | 孙少瑞 , 王慧敏 , 王亚鑫 . 一种用于甲醇蒸汽重整制氢的Pd/ZnO-ZrO2催化剂及其制备方法和应用 : CN202310299567.2. | 2023-03-24 . |
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摘要 ：
Cu-based alloy catalysts are widely used in the field of carbon dioxide reduction reaction (CO2RR), due to the good selectivity and low overpotential. In order to achieve efficient exploration of alloy catalysts for CO2RR, a machine learning (ML) model, based on a gradient boosting regression (GBR) algorithm, is developed. By implementing a rigorous feature selection process, the dimensionality of feature space is reduced from thirteen to five, including work function (W), local electronegativity (Loc_EN), electronegativity (EN), interplanar spacing (D), and atomic number (Z), which is referred to as the WLEDZ model. The few-feature model has a high performance as that with many features, and the ML model successfully and rapidly predicts the adsorption energy of the key intermediates (HCOO, CO, and COOH) in the CO2RR process. In addition, eight Cu-based bimetallic catalysts are predicted with highly promising alternatives. This demonstrates that the WLEDZ few-feature ML model can screen highly promising bimetallic alloy for CO2RR and can also be used for the design of other types of catalysts.
引用：
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| GB/T 7714 | Xing, Miaojuan , Zhang, Yunjiang , Li, Shuyuan et al. Prediction of Carbon Dioxide Reduction Catalyst Using Machine Learning with a Few-Feature Model: WLEDZ [J]. | JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C , 2022 . |
| MLA | Xing, Miaojuan et al. "Prediction of Carbon Dioxide Reduction Catalyst Using Machine Learning with a Few-Feature Model: WLEDZ" . | JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C (2022) . |
| APA | Xing, Miaojuan , Zhang, Yunjiang , Li, Shuyuan , He, Hong , Sun, Shaorui . Prediction of Carbon Dioxide Reduction Catalyst Using Machine Learning with a Few-Feature Model: WLEDZ . | JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C , 2022 . |
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摘要 ：
一种用于甲醇蒸汽重整制氢的Pd/ZnO催化剂的制备方法，属于甲醇制氢领域。该方法包括以下步骤：首先将氧化锌分散到乙二醇中形成悬浮液，然后加入四氯钯酸钠前驱体，待浸渍一段时间后离心洗涤干燥，得到Pd/ZnO催化剂，新鲜的Pd/ZnO再经过氢气还原形成部分PdZn合金，双重还原手段实现高选择性制氢。合成方法较工业上的简单且所合成的材料耐高温，400℃反应后副产物中CO含量整体较低，CH4几乎为零。本发明的制氢方法产氢量高，副产物少，操作简单不复杂，可实现便携式制氢等优点，具有很好的工业前景。
引用：
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| GB/T 7714 | 孙少瑞 , 王慧敏 , 王亚鑫 . 一种用于甲醇蒸汽重整制氢的Pd/ZnO催化剂的制备方法 : CN202211063569.3[P]. | 2022-08-31 . |
| MLA | 孙少瑞 et al. "一种用于甲醇蒸汽重整制氢的Pd/ZnO催化剂的制备方法" : CN202211063569.3. | 2022-08-31 . |
| APA | 孙少瑞 , 王慧敏 , 王亚鑫 . 一种用于甲醇蒸汽重整制氢的Pd/ZnO催化剂的制备方法 : CN202211063569.3. | 2022-08-31 . |
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摘要 ：
一种针对不同靶点蛋白进行药物设计的通用性方法属于计算机人工智能与新药设计领域，包括训练分子生成模型、训练药物靶标亲和力预测模型，以亲和力模型输出作为奖励函数，通过强化学习使分子生成神经网络生成的分子与蛋白质有更好的亲和力。将某个靶点蛋白的氨基酸序列输入到已经训练好的药物设计机器学习模型中，得到针对这个靶点蛋白的小分子抑制剂化合物。
引用：
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| GB/T 7714 | 孙少瑞 , 张云江 , 何洪 . 一种针对不同靶点蛋白进行药物设计的通用性方法 : CN202210051113.9[P]. | 2022-01-17 . |
| MLA | 孙少瑞 et al. "一种针对不同靶点蛋白进行药物设计的通用性方法" : CN202210051113.9. | 2022-01-17 . |
| APA | 孙少瑞 , 张云江 , 何洪 . 一种针对不同靶点蛋白进行药物设计的通用性方法 : CN202210051113.9. | 2022-01-17 . |
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摘要 ：
一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂的方法属于二氧化碳电化学还原领域，通过应用密度泛函理论计算和机器学习，克服了效率低和选择性差的难题。本方法通过优化不同种类CuM合金的表面结构，应用密度泛函理论计算CO2还原反应的关键中间体(CO、HCOO、COOH、H)在各个表面的吸附能。为了降低特征的空间维度，选择5个材料的特征参数，包括功函数(W)、原子序数(AN)、晶面间距(d)、电负性(EN)和局部电负性(χi)，通过机器学习训练，得到预测性能良好的梯度提升回归(GBR)模型，训练结果与包含13个特征的模型的预测性能接近。本方法不仅快速预测二氧化碳电还原铜合金催化剂，而且为设计其他催化剂提供了思路。
引用：
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| GB/T 7714 | 孙少瑞 , 行妙娟 , 王亚鑫 et al. 一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂的方法 : CN202210234812.7[P]. | 2022-02-18 . |
| MLA | 孙少瑞 et al. "一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂的方法" : CN202210234812.7. | 2022-02-18 . |
| APA | 孙少瑞 , 行妙娟 , 王亚鑫 , 王慧敏 , 方照临 , 孟孔 . 一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂的方法 : CN202210234812.7. | 2022-02-18 . |
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摘要 ：
本发明公布等离子溅射法快速合成一种单原子催化剂的方法及其应用，催化剂载体和活性金属均由等离子溅射方法合成，合成的Pt1/TiOx单原子催化剂催化性能优异。以玻碳片、钛网、不锈钢片、碳纸等作为基板，以载体靶材和活性金属靶材为原料；将基板置于载物台，采用三靶材等离子溅射仪将载体和活性金属交替溅射沉积在基板上，交替沉积若干次即可得到催化剂样品。本发明具有活性金属负载量可控、合成速度快、工艺简单、能耗低等优点，例子中制备的催化剂在过电位50mv时，质量比活性和转换效率(TOF)分别是20％商业铂炭的11.05倍和3.5倍。
引用：
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| GB/T 7714 | 孙少瑞 , 田业星 , 王慧敏 et al. 等离子溅射法快速合成一种单原子催化剂的方法及其应用 : CN202110018820.3[P]. | 2021-01-07 . |
| MLA | 孙少瑞 et al. "等离子溅射法快速合成一种单原子催化剂的方法及其应用" : CN202110018820.3. | 2021-01-07 . |
| APA | 孙少瑞 , 田业星 , 王慧敏 , 王亚鑫 . 等离子溅射法快速合成一种单原子催化剂的方法及其应用 : CN202110018820.3. | 2021-01-07 . |
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摘要 ：
The process of discovering and developing new materials currently requires considerable effort, time, and expense. Machine learning (ML) algorithms can potentially provide quick and accurate methods for screening new materials. In the present work, the features of the metal organic frameworks (MOFs) as a catalyst for fixing carbon dioxide into cyclic carbonate were extracted to build a data set, which were collected from the experimental results of approximately 100 published papers. Classifiers were trained with the data set with various ML algorithms, including support vector machine (SVM), K-nearest neighbor classification (KNN), decision trees (DT), stochastic gradient descent (SGD), and neural networks (NN), to predict the catalytic performance. The ML models were trained on 80% of the data set and then tested on the remaining 20% to predict the carbon dioxide fixation ability. The trained ML model was extended to explore 1311 hypothetical MOFs, and some structures displayed a strong catalytic ability. Finally, the six best metal ions (Mn, V, Cu, Ni, Zr and Y) and four best ligands (tactmb, tdcbpp, TCPP, H3L) were determined. These six metals and four ligands could be combined into 24 MOFs, which are strongly potential catalysts for carbon dioxide fixation. Using machine learning methods can speed up the screening of materials, and this methodology is promising for application not only to MOFs as catalysts but also in many other materials science projects. (C) 2021 The Chinese Ceramic Society. Production and hosting by Elsevier B.V.
关键词 ：
Machine learning Machine learning CO2 fixation CO2 fixation Metal-organic frameworks Metal-organic frameworks Catalysts Catalysts Cyclic carbonate Cyclic carbonate
引用：
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| GB/T 7714 | Li, Shuyuan , Zhang, Yunjiang , Hu, Yuxuan et al. Predicting metal-organic frameworks as catalysts to fix carbon dioxide to cyclic carbonate by machine learning [J]. | JOURNAL OF MATERIOMICS , 2021 , 7 (5) : 1029-1038 . |
| MLA | Li, Shuyuan et al. "Predicting metal-organic frameworks as catalysts to fix carbon dioxide to cyclic carbonate by machine learning" . | JOURNAL OF MATERIOMICS 7 . 5 (2021) : 1029-1038 . |
| APA | Li, Shuyuan , Zhang, Yunjiang , Hu, Yuxuan , Wang, Bijin , Sun, Shaorui , Yang, Xinwu et al. Predicting metal-organic frameworks as catalysts to fix carbon dioxide to cyclic carbonate by machine learning . | JOURNAL OF MATERIOMICS , 2021 , 7 (5) , 1029-1038 . |
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摘要 ：
Engineering the local coordination environment in atomically dispersed catalyst has proven to be a prospective route to boost catalyst performance for hydrogen evolution reaction (HER). Herein, we present the utilization of local lattice distortion of TiO2 support to regulate the local coordination environment and electronic structures of atomically dispersed Pt catalysts, resulting in the enhanced performance toward HER. Spectral analysis uncovers an elongated Pt–O bond length, lower Pt–O coordination numbers, as well as less electron holes residing in Pt 5d orbitals for Pt species on distorted TiO2. Density functional theory (DFT) calculation reveal that the variation might weaken the hydrogen adsorption on Pt sites and cause the optimized ΔG value of H∗. As a result, the atomically dispersed Pt catalyst displays superior HER mass activity (62.34 A mg−1 Pt) and the highest turnover frequency (TOF) (56.1H2·s−1) at the 50 mV overpotential in an acid media that are 18.7 and 5.56 times higher than commercial Pt/C. The work should create a new avenue in manipulating the local coordination environment of catalysts via the lattice distortion of the support, and in pursuing desired catalytic performance. © 2021 Elsevier Ltd
关键词 ：
Coordination reactions Coordination reactions Catalyst supports Catalyst supports Electronic structure Electronic structure Density functional theory Density functional theory Bond length Bond length Hydrogen evolution reaction Hydrogen evolution reaction Platinum Platinum Gas adsorption Gas adsorption Spectrum analysis Spectrum analysis Oxide minerals Oxide minerals Hydrogen Hydrogen Titanium dioxide Titanium dioxide
引用：
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| GB/T 7714 | Cheng, Xing , Lu, Yue , Zheng, Lirong et al. Engineering local coordination environment of atomically dispersed platinum catalyst via lattice distortion of support for efficient hydrogen evolution reaction [J]. | Materials Today Energy , 2021 , 20 . |
| MLA | Cheng, Xing et al. "Engineering local coordination environment of atomically dispersed platinum catalyst via lattice distortion of support for efficient hydrogen evolution reaction" . | Materials Today Energy 20 (2021) . |
| APA | Cheng, Xing , Lu, Yue , Zheng, Lirong , Pupucevski, Max , Li, Hongyi , Chen, Ge et al. Engineering local coordination environment of atomically dispersed platinum catalyst via lattice distortion of support for efficient hydrogen evolution reaction . | Materials Today Energy , 2021 , 20 . |
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摘要 ：
本发明公布等离子溅射法快速合成一种单原子催化剂的方法及其应用，催化剂载体和活性金属均由等离子溅射方法合成，合成的Pt1/TiOx单原子催化剂催化性能优异。以玻碳片、钛网、不锈钢片、碳纸等作为基板，以载体靶材和活性金属靶材为原料；将基板置于载物台，采用三靶材等离子溅射仪将载体和活性金属交替溅射沉积在基板上，交替沉积若干次即可得到催化剂样品。本发明具有活性金属负载量可控、合成速度快、工艺简单、能耗低等优点，例子中制备的催化剂在过电位50mv时，质量比活性和转换效率(TOF)分别是20％商业铂炭的11.05倍和3.5倍。
引用：
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| GB/T 7714 | 孙少瑞 , 田业星 , 王慧敏 et al. 等离子溅射法快速合成一种单原子催化剂的方法及其应用 : CN202110018820.3[P]. | 2021-01-07 . |
| MLA | 孙少瑞 et al. "等离子溅射法快速合成一种单原子催化剂的方法及其应用" : CN202110018820.3. | 2021-01-07 . |
| APA | 孙少瑞 , 田业星 , 王慧敏 , 王亚鑫 . 等离子溅射法快速合成一种单原子催化剂的方法及其应用 : CN202110018820.3. | 2021-01-07 . |
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摘要 ：
本发明公开了一种预测金属有机骨架材料催化二氧化碳性能的方法，首先确定预测金属有机骨架材料催化固定二氧化碳的特征参数，收集数据，建立机器学习预测的数据集；其次，对数据进行数据预处理；建立机器学习模型；将样本中金属有机骨架的特征和反应物的特征参数作为模型输入，待预测金属有机骨架性能作为模型输出，训练机器学习模型；将新的待预测金属有机骨架的特征参数输入到机器学习模型中，输出新的待预测材料催化性能；分析结果，找到金属有机骨架材料结构与性能之间的关系。本发明能够大规模的筛选出性能优异的催化剂材料，以解决现材料开发中的阻碍，材料设计的时间和成本高等问题。
引用：
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| GB/T 7714 | 孙少瑞 , 李舒远 , 行妙娟 et al. 一种预测金属有机骨架材料催化二氧化碳性能的方法 : CN202110701829.4[P]. | 2021-06-24 . |
| MLA | 孙少瑞 et al. "一种预测金属有机骨架材料催化二氧化碳性能的方法" : CN202110701829.4. | 2021-06-24 . |
| APA | 孙少瑞 , 李舒远 , 行妙娟 , 王亚鑫 , 王慧敏 . 一种预测金属有机骨架材料催化二氧化碳性能的方法 : CN202110701829.4. | 2021-06-24 . |
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