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通過反復試驗篩選催化劑會消耗大量時間和資源。機器學習（ML）是一種先進的人工智能技術，近年來在許多科學和工業領域得到廣泛應用，可以根據文獻中的實驗數據加速最佳催化劑的篩選。

在此，浙江大學高翔教授、張霄研究員等人利用一系列（8種）ML算法來輔助設計低溫選擇性催化還原（SCR）催化劑。為了構建ML模型，作者從2000多個文獻報告中提取數據，建立了一個SCR催化劑數據庫并在此框架下量化了輸入催化劑和反應參數的重要性。

采用決定系數和均方根誤差評估ML模型，其中極端隨機樹回歸（ETR）在預測催化性能方面表現最好。此外，作者還計算了特征重要性分數，以找出哪些特征對預測催化劑性能有很大影響。

圖1. 八種機器學習方法的預測性能評估

結果表明，為了開發優良的低溫SCR催化劑，需要使用氧化能力強的元素，如 Mn 作為活性成分。催化劑必須具有足夠大的比表面積，以盡可能分散活性組分。

通過ML方法預測 Mn-Ce-M（M = Co、Cu 和 Fe）混合氧化物系統是一種很有前途的SCR催化劑，實驗進一步證明了這一點，在較寬的溫度范圍（150~300℃）內，使用 Mn–Ce–Co催化劑的NO轉化率大于 80%。

圖2. 特征重要性分數計算

圖3. 機器學習預測值與實驗值的比較

Accelerated identification of high-performance catalysts for low-temperature NH₃-SCR by machine learning, Journal of Materials Chemistry A 2021. DOI: 10.1039/D1TA06772A

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浙大高翔/張霄JMCA：機器學習加速識別用于低溫NH3-SCR的高性能催化劑

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