Accelerating active catalyst discovery: a probabilistic prediction-based screening methodology with applications in dry reforming of methane

概率逻辑 甲烷 合成气 催化作用 范围(计算机科学) 统计模型 计算机科学 吞吐量 工艺工程 二氧化碳重整 生化工程 机器学习 化学 人工智能 工程类 有机化学 电信 程序设计语言 生物化学 无线
作者
Hyundo Park,Jiwon Roh,Hyungtae Cho,Insoo Ro,Junghwan Kim
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability [Royal Society of Chemistry]
卷期号:12 (3): 1629-1641 被引量:1
标识
DOI:10.1039/d3ta05472a
摘要

Dry reforming of methane (DRM) is a promising technology for syngas production from CH 4 and CO 2 . However, discovering feasible and efficient catalysts remains challenging despite recent advancements in machine learning. Herein, we present a novel probabilistic prediction-based, high-throughput screening methodology that demonstrates outstanding performance, with a coefficient of determination ( R 2 ) of 0.936 and root-mean-square error (RMSE) of 6.66. Additionally, experimental validation was performed using 20 distinct catalysts to ensure the accurate verification of the model, 17 of which were previously unreported combinations. Our model accurately predicts CH 4 conversion rates and probability values by considering catalyst design, pretreatment, and operating variables, providing reliable insights into catalyst performance. The proposed probabilistic prediction-based screening methodology, which we introduce for the first time in the field of catalysis, holds significant potential for accelerating the discovery of catalysts for DRM reactions and expanding their application scope in other crucial industrial processes. Thus, the methodology effectively addresses a key challenge in the development of active catalysts for energy and environmental research.
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