英國赫瑞瓦特大學科研人員開發(fā)了一種機器學習模型，能夠準確預測金屬有機框架和其他吸附劑的熱容量，為未來的碳捕獲技術開辟了應用前景。研究發(fā)表在《自然·材料》雜志上。
金屬有機框架（MOF）是一類含有納米級孔隙的材料。這些孔隙，以及MOF豐富多樣的化學性質，使它們的用途非常廣泛，包括從發(fā)電廠和工廠捕獲二氧化碳。熱容量等材料特性使其能夠估算驅動碳捕獲過程所需的能量。該科研團隊利用機器學習模擬了碳捕獲工廠中材料的性能。結果表明，在MOF熱容值正確的情況下，碳捕獲過程的總能源成本遠低于最初計算的成本。一些MOF使能源成本降低了50％，這極大地影響了工藝的技術經濟可行性。
注：本文摘自國外相關研究報道，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。
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2025-2031年中國人工智能大模型行業(yè)市場運營態(tài)勢及發(fā)展趨向研判報告
《2025-2031年中國人工智能大模型行業(yè)市場運營態(tài)勢及發(fā)展趨向研判報告》共十五章，包含中國人工智能大模型行業(yè)重點上市企業(yè)經營狀況分析，2025-2031年中國人工智能大模型行業(yè)投資潛力分析，對2025-2031年中國人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測等內容。
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