创新技术突破提升能源转换效率 我国人工智能驱动的膜电极器件设计研究获进展 (技术创新 突破)
近日，中国科学院计算机网络信息中心联合国家纳米科学中心、北京科技大学等多个科研团队，在人工智能辅助二氧化碳电解膜电极（MEA）器件设计方面取得重要研究进展，相关成果发表于国际知名期刊《先进功能材料》。该研究聚焦于MEA电解槽设计过程中由装置配置、催化剂选择、膜材料特性、气体扩散机制及测试参数等多因素交织形成的复杂性问题，提出了一种基于人工智能的创新解决方案。
研究团队首先构建了名为MED3的高质量膜电极电解槽数据集，该数据集系统整合了多维度实验参数与性能指标，为人工智能模型的训练与验证提供了坚实基础。在此基础上，团队设计了一套专门的人工智能分析方法，能够有效捕捉多参数之间的关联性，并实现了对第一产物选择性、总电流密度及法拉第效率等关键性能指标的高精度预测。这一方法不仅显著提升了MEA器件设计的效率，更为电解过程的优化提供了可靠的理论依据。
尤为值得注意的是，实验验证结果表明，基于人工智能推荐参数制备的MEA器件在二氧化碳电解生成一氧化碳的过程中表现出卓越性能：法拉第效率达到100%，且在连续100小时的稳定性测试中保持稳定运行。这一成果不仅证明了人工智能在复杂电化学系统设计中的实用价值，也为未来清洁能源技术的高效开发提供了新的技术路径与理论支撑。
该研究通过跨学科合作，成功将人工智能技术与电化学器件设计相融合，为解决能源转化领域的核心难题提供了创新思路，具有重要的科学意义与应用前景。
相关标签： 纳米、 法拉第、 人工智能、 膜电极器件、 设计研究、 电解槽、
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