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J-GLOBAL ID：202002220510319770   整理番号：20A2138492

機械学習を用いたエタノール改質のための二金属触媒の活性と選択性の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting the Activity and Selectivity of Bimetallic Metal Catalysts for Ethanol Reforming using Machine Learning

著者 (4件)： Artrith Nongnuch (Department of Chemical Engineering, Columbia University, New York, United States) ,  Lin Zhexi (Department of Chemical Engineering, Columbia University, New York, United States) ,  Chen Jingguang G. (Department of Chemical Engineering, Columbia University, New York, United States) ,  Chen Jingguang G. (Chemistry Division, Brookhaven National Laboratory, New York, United States)
資料名： ACS Catalysis  (ACS Catalysis)
巻： 10  号： 16  ページ： 9438-9444  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5035A  ISSN： 2155-5435  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習は,大きな均一データセットにおけるパターン検出に理想的に適しているが,触媒研究に関する一貫した実験データは,しばしば小さい。ここでは,機械学習と第一原理計算の組み合わせが,比較的小さなセットの実験データから知識を抽出するためにどのように使用できるかを示した。この手法は,文献からの実験触媒活性と選択性の簡単な線形回帰モデルと遷移状態エネルギーの計算ライブラリーで訓練された複雑な機械学習モデルを組み合わせることに基づいている。結合モデルを用いて,エタノール改質に関与する重要なC-C結合開裂反応を同定し,構造TM-Pt(111)およびPt-TM-Pt(111)(TM=3d遷移金属)を有する単層二金属触媒上のエタノール改質のための計算スクリーニングを行った。モデルはまた,将来の実験研究のための4つの有望な触媒組成を予測する。この手法はエタノール改質に限定されないが,触媒材料の計算発見と同様に実験観察の解釈に一般的である。Copyright 2020 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 触媒活性 ,  遷移状態 ,  開裂反応 ,  単一層 ,  密度汎関数法 ,  遷移金属触媒 ,  スクリーニング ,  *機械学習 ,  結合モデル ,  脂肪族アルコール
準シソーラス用語： 第一原理計算 ,  ランダムフォレスト ,  *二金属触媒 ,  線形回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： エタノール改質 ,  二金属触媒 ,  密度汎関数理論 ,  遷移状態 ,  機械学習 ,  ランダム森林回帰 ,  Gauss過程回帰

分類 (3件)： 貴金属触媒  (CB06122I) ,  脂肪族アルコール  (CF03090H) ,  不均一系触媒反応  (CB06100E)

物質索引 (1件)： エタノール

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  エタノール ,  改質 ,  二金属触媒 ,  活性 ,  予測