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碳中和背景下,亟需开发高效清洁的新型能源,以减少对化石能源的依赖。有机光伏材料作为一种可将太阳能或其他光能直接转化为电能的材料,日益成为一种具有重大应用前景的低碳能源材料。在探索新的高性能有机光伏材料的过程中,机器学习虽然能够提高材料设计效率,但其预测能力极大受制于描述符的开发和选取。利用循环神经网络、卷积神经网络、图神经网络等算法,构建端到端的深度学习模型预测有机光伏材料光电转化效率,所建模型可直接从SMILES符号、分子图像、分子图网络中提取化合物结构信息,而无须人为开发和选取描述符。所得模型不仅能够较为准确地预测有机光伏材料的光电转化效率(其中最优模型五折交叉验证结果和测试集预测结果决定系数均>0.73),而且能够识别影响转化效率的关键结构特征。该研究结果可为新型环境功能材料设计提供理论参考。 相似文献
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为了考察不同水热炭化条件处理青霉素菌渣制备的生物炭特征,采用菌渣中分别添加氯化钠、柠檬酸和硝酸铁为添加剂和分别设置不同温度的方法,分析不同温度、不同添加剂对水热炭化产物特征的影响。结果表明,在210℃时,各种样品的干重产率较高。对于水热产物结构,RNa温度最佳为210℃;RAc和RFe最佳温度为180℃。在180℃时,RH产物孔径平均当量直径最大为3.61μm;RNa、RAc、RFe变化不大,分别为3.08、3和3.16μm,变化幅度小于0.2μm;在210℃时,对照产物孔径平均当量直径大于180℃时产物为3.94μm;而RNa为2.99μm,RAc、RFe孔径依次减小,为别为2.33μm和1.84μm。添加剂对产物孔径平均当量直径有影响,而添加剂种类影响不大;温度变化对RNa产物孔径平均当量直径影响不大,对RFe产物影响最明显。 相似文献
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为了对城市尾水深度脱氮,提高地表水体质量,分别利用微藻（Z）、芽孢杆菌（Y）和微藻芽孢杆菌（ZY）对城市尾水进行脱氮处理与氮代谢菌群特征研究,结果表明,Z和ZY对城市尾水中氨氮的去除效果较好,2组降解率都达到了95%以上.Z对亚硝态氮去除效果最好,芽孢杆菌与微藻的共同作用在氮循环反应中亚硝态氮转化为硝态氮过程发挥出较为强大的稳定效果.芽孢杆菌可以有效去除硝态氮,并可以提高微藻对硝态氮的去除效率.ZY菌对城市尾水中硝态氮的去除效果最好,其降解率高达99%以上,几乎完全去除城市尾水中的硝态氮.在Z中样本数占比较高的菌群分别为Chroococcidiopsis_PCC_7203 （24.38%）、uncultured_bacterium-g_norank_f_A4b （23.65%）、Exiguobacteriu （7.09%）、Leptolyngbya_PCC-6306 （9.41%）和Bacillus （1.99%）.在ZY中样本数占比较高的菌群分别为Brevibacillus （22.94%）、Clostridium（8.78%）和Bacillus （4.88%）,Chroococcidiopsis_PCC_7203 样本数占比仅为7.84%,远远低于Z样本数所占比例.微藻可以很好去除系统中氨氮,芽孢杆菌与微藻联用具有较好的氨氮和硝态氮去除效果,芽孢杆菌具有抑制微藻过度增长作用,防止水体富营养化和黑臭发生.研究可为城市尾水深度处理,防止地表水体富营养化提供数据支持. 相似文献
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