虽然液态氨的类似金属溶液具有高浓度的溶剂化电子早已为人所知并已进行了表征，工业但到目前为止，工业碱金属和水之间的爆炸性相互作用只允许制备具有低的亚金属电子浓度的水溶液。
中国工程院战略咨询中心氢能特聘专家，园区研究中国内燃机学会燃料电池分会副主任委员，中国电器工业协会燃料电池分会副理事长。综合2018年以直博生指标加入本院刘建国教授课题组攻读博士学位。
通过对一系列在较高温度下热解的样品进行TEM表征，服务催化剂中没有明显的由 Fe形成的颗粒或团簇，服务而能谱图则证明Fe、N和C均匀分布在ZIF衍生的碳化颗粒上。通过高通量实验、商业第一性原理模拟、商业有限元分析以及文献中提取的数据集训练的机器学习模型目前在诸多研究工作中都被证明能够充分帮助研究人员找到理想性能的材料设计参数，并协助研究者加深对合成方法、材料结构和材料性能之间关系的理解。然而，模式这容易让研究者相信最终产品似乎已达到稳定状态从而对热解时长忽视。
然而，工业半波电位也会受到研究人员测试方法的影响。通常，园区研究通过正交实验探索高维参数空间中所有可能的因素来优化催化性能在成本上是不可接受的。
对照实验的结果验证了机器学习见解，综合发现ORR性能在不同温度下皆与热解时间呈火山型关系。
刘建国(课题组负责人) 通讯单位：服务南京大学 论文DOI：服务10.1021/acscatal.1c01473 全文速览探索、优化并获得性能优良的催化材料过程中的变量众多，传统的人脑化学直觉驱动的多参数空间中的试错优化过程，很有可能会导致一些重要的影响因素被人为地忽略。但，商业长远看，想成为领域内国际学术界同行的枕边书，需要走的路还很长。
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