CO₂電催化還原的MS₂型金屬硫化物催化劑理性設計與高通量篩選

摘要： CO₂電催化還原是一項極具應用前景的CO₂利用技術，關鍵在于高性能催化劑的開發(fā)。本文采用密度泛函理論與機器學習相結合的方法，研究了過渡金屬二硫化物及其摻雜改性衍生物(MS₂)的CO₂電催化還原性能，提出了基于MS₂型過渡金屬硫化物的CO₂電催化還原催化劑的設計方法，高通量篩選獲得高性能的催化劑。結果表明，機器學習對CO和H吸附能預測的平均絕對誤差分別為0.154 e... （共6頁）