公开(公告)号：CN119152995A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411175683.4

申请日：2024-08-26

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 林佳 ,  甘荣娟 ,  刘晓霖 ,  陈正鑫

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/27 ,  G06N5/045

Abstract: 本发明涉及一种基于数据驱动的二维双金属氧族化合物二氧化碳还原光催化剂材料设计方法、系统、介质，其中设计方法包括以下步骤：S1，建立初始数据库；S2，对初始数据进行清洗和预处理，并确定不同目标变量的机器学习问题属性；S3，特征工程与模型训练；S4，设计新型二维光催化剂材料，基于S3的模型预测目标属性；S5，基于S4预测的目标属性预筛选光催化剂候选材料；S6，对候选材料进行DFT验证。与现有技术相比，本发明通过学习已知的二维材料的目标变量数据，在能提供各特征对目标变量的影响趋势的同时，还可以快速给出期望的二维光催化剂材料，以减少在寻找二维光催化剂的实验次数，加速二氧化碳还原光催化剂的制作流程。