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“双碳”背景下，加快研发高效的能源与环境催化材料有助于推进能源清洁利用和环境污染治理。传统催化材料研发模式主要依赖实验试错方法，难以满足能源与环境领域对高效催化材料的研发需求。快速发展的机器学习等数据科学技术为催化材料研发带来范式变革的契机。基于机器学习、实验数据和计算数据的有机结合，可对催化材料进行快速筛选，突破传统试错法的局限性，有利于解决催化剂研发效率低、成本高等难题。本文从催化材料的位点预测、配方筛选、构型设计以及反应路径优化等角度讨论了机器学习方法加快能源与环境催化材料创新的研究进展，分析了不同训练数据获取途径对应的机器学习方法构建及其在催化材料开发中的应用，展望了机器学习加快催化材料研究方法创新的发展趋势，以期为促进其在能源与环境领域的应用提供启示。 相似文献
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在进行工程爆破时,爆破所产生的飞石、振动、空气冲击波、噪音和毒气是公认的爆破公害,尤其是振动和飞石在爆破过程中是不可避免的危害.针对在实际工程中,由于爆破冲击波造成的人员伤害和设备的损害以及引起该事故发生的危险因素,采用事故树分析方法得到影响顶事件的最小割集,通过计算基本事件的结构重要度,确定了影响爆破冲击波事故的主要因素,并提出相应的安全措施,对降低爆破冲击波效应的影响以及降低露天爆破安全事故有重要意义. 相似文献
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