亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Machine learning-based deoxidizer screening for intensified hydrogen production from steam splitting

脱氧 制氢 梯度升压 Boosting(机器学习) 工艺工程 材料科学 计算机科学 化学 机器学习 随机森林 工程类 冶金 有机化学
作者
Z Wen,Nanjuan Duan,Rongjun Zhang,Hongwei Li,Yu Wu,Zhao Sun,Zhiqiang Sun
出处
期刊:Journal of Cleaner Production [Elsevier BV]
卷期号:449: 141779-141779 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.jclepro.2024.141779
摘要

The design of advanced deoxidizer is the key to promote hydrogen production from chemical looping steam splitting, however, the deoxidizer shows complicated possibility of composition, which results in long duration in material exploitation. In this study, Gibbs free energy change (ΔG) is used as the output of the model, and three machine learning models, Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosting Tree algorithms, are established and optimized for functionalized deoxidizer screening. Results indicate that the Gradient Boosting Tree algorithm shows the best performance, and the RMSE and R2 of the test dataset reach 22.24 and 0.93. Through the analysis of feature importance and Partial Dependence Plots, the effects of different deoxidizer properties on the difficulty of steam splitting can be intuitively displayed. Specifically, 907 groups of feasible deoxidizers were selected from 772,083 ones through the combination of machine learning and high-throughput screening. Steam splitting experiments demonstrate the prediction accuracy of 81.3% by Gradient Boosting Tree model. Several less reported composite deoxidizers such as Y2O3+Fe, SrO + Fe, SrO + Co, Li2O + Fe, Li2O + Co were predicted and experimentally verified. This study provides prominent strategy and new implications for deoxidizer screening, which will substantially promote the sustainable development of steam splitting hydrogen generation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
3秒前
Microbiota完成签到,获得积分10
20秒前
会飞的流氓兔完成签到 ,获得积分10
20秒前
30秒前
DL完成签到,获得积分10
32秒前
DL发布了新的文献求助10
37秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
47秒前
MchemG应助科研通管家采纳,获得100
47秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
47秒前
李健的小迷弟应助xiongdi521采纳,获得10
48秒前
49秒前
闫雪发布了新的文献求助10
53秒前
59秒前
橙子味的邱憨憨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
xiongdi521发布了新的文献求助10
1分钟前
隐形曼青应助闫雪采纳,获得10
1分钟前
激动的似狮完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
Xw发布了新的文献求助10
1分钟前
Plum22发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
啊哦额发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
qq发布了新的文献求助10
2分钟前
Akitten完成签到,获得积分10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
GingerF应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
GingerF应助科研通管家采纳,获得20
2分钟前
GingerF应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
MchemG应助科研通管家采纳,获得30
2分钟前
大胆梦容关注了科研通微信公众号
2分钟前
Xw关闭了Xw文献求助
2分钟前
Plum22驳回了Lucas应助
3分钟前
李健的粉丝团团长应助kohu采纳,获得10
3分钟前
qq完成签到,获得积分10
3分钟前
思源应助Akitten采纳,获得30
3分钟前
3分钟前
3分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990105
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532119
关于积分的说明 11256456
捐赠科研通 3271016
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805171
邀请新用户注册赠送积分活动 882288
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228