清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!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,伴您科研之路漫漫前行!

Exploration and design of Mg alloys for hydrogen storage with supervised machine learning

氢气储存 三元运算 金属 材料科学 热力学 氢燃料 计算机科学 化学 算法 冶金 物理 有机化学 程序设计语言
作者
Shuya Dong,Yingying Wang,J. Y. Li,Yuanyuan Li,Li Wang,Jinglai Zhang
出处
期刊:International Journal of Hydrogen Energy [Elsevier BV]
卷期号:48 (97): 38412-38424 被引量:23
标识
DOI:10.1016/j.ijhydene.2023.06.108
摘要

Hydrogen storage is an essential technology for the development of a sustainable energy system. Magnesium (Mg) and its alloys have been identified as promising materials for hydrogen storage due to their high hydrogen storage capacity, low cost, and abundance. However, the use of Mg alloys in hydrogen storage materials requires a thorough understanding of the material properties and their behavior under different conditions. In this study, we established a database of Mg alloys properties and their hydrogen storage performance, which was then used to train various machine learning (ML) regression models with maximum hydrogen storage (Ab_max) and maximum hydrogen release (De_max) as outputs. These models possess excellent prediction accuracy. The GBR model for Ab_max and MLP model for De_max present highest accuracy with the R2 of the test set reaching 0.947 and 0.922, respectively. The Shapley additive explanations (SHAP) algorithm was then used to interpret the best ML models, and the critical values of important descriptors were obtained to guide the design of hydrogen storage materials. Finally, based on the best ML models, the Ab_max and De_max were predicted for the Mg-based binary alloys with other 16 metal elements and Mg–Ni-based ternary alloys with other 15 metal elements, respectively. Among them, 96Mg-4Sm and 95Mg–1Ni-4Sm have higher Ab_max and De_max of 6.31 wt% and 5.69 wt%, 6.64 wt% and 5.63 wt%, respectively, meeting the requirement of high Ab_max/De_max at the operating temperature below 300 °C.
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
温暖笑容发布了新的文献求助10
8秒前
apt完成签到 ,获得积分10
30秒前
32秒前
tt完成签到 ,获得积分10
44秒前
jyy发布了新的文献求助200
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
来日方长应助温暖笑容采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
猪猪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
温暖笑容完成签到,获得积分20
1分钟前
三个气的大门完成签到 ,获得积分10
1分钟前
稻子完成签到 ,获得积分10
2分钟前
孙老师完成签到 ,获得积分10
2分钟前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
2分钟前
3分钟前
王杨发布了新的文献求助10
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
pK完成签到 ,获得积分10
4分钟前
5分钟前
Raul完成签到 ,获得积分10
5分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
5分钟前
完美世界应助Drwang采纳,获得10
5分钟前
5分钟前
Drwang发布了新的文献求助10
5分钟前
研友_VZG7GZ应助Drwang采纳,获得10
6分钟前
6分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
6分钟前
方白秋完成签到,获得积分10
6分钟前
7分钟前
Drwang发布了新的文献求助10
7分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
7分钟前
xuchaoqun完成签到 ,获得积分10
7分钟前
郭伟完成签到,获得积分10
7分钟前
8分钟前
张琦完成签到 ,获得积分10
8分钟前
chichenglin发布了新的文献求助10
8分钟前
gszy1975完成签到,获得积分10
8分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
9分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Social Research Methods (4th Edition) by Maggie Walter (2019) 2390
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
北师大毕业论文 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 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
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 4008429
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3548151
关于积分的说明 11298711
捐赠科研通 3282900
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1810274
邀请新用户注册赠送积分活动 885976
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 811209