圖4首先來(lái)看看還原處理對(duì)催化劑的數(shù)據(jù)圖，耦合可以看到金屬Ni相的快速形成，耦合及NiO和NiAl2O4峰的減少（分別約為Q=3?-1和Q=2.55-2.65?-1），說(shuō)明NiO和NiAl2O4在還原過(guò)程中仍然存在。而NiO的分布跟ZrO2相似，共推靠近邊緣的地方，表現(xiàn)出較大的微晶尺寸。而且，行業(yè)NiO主要分布在靠近催化劑顆粒表面的位置。

而在CeO2相在催化劑邊緣和表現(xiàn)產(chǎn)生的信號(hào)很強(qiáng)，發(fā)展但卻不是集中在催化劑顆粒中心的分布。圖3看完自然條件下的催化劑分布，碳市是時(shí)候試試催化劑在活化和再氧化的過(guò)程中變化。

圖5而最重要的再氧化步驟對(duì)比結(jié)果顯示可以從圖5中看出在催化床上中下三個(gè)位置的NiO晶粒尺寸的變化，電力電力低碳再氧化過(guò)程中的NiO表現(xiàn)出燒結(jié)的現(xiàn)象，電力電力低碳晶粒明顯向大尺寸方向移動(dòng)，即使存在各種CeO2/ZrO2/CexZryO2促進(jìn)保護(hù)劑，也不能阻止NiO晶粒尺寸的增加，說(shuō)明在實(shí)際反應(yīng)過(guò)程中還是要考慮各項(xiàng)條件因素對(duì)催化劑的影響。

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另外7個(gè)模型為回歸模型，共推預(yù)測(cè)絕緣體材料的帶隙能（EBG），共推體積模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜溫度（θD），定壓熱容（CP），定容熱容（Cv）以及熱擴(kuò)散系數(shù)（αv）。就是針對(duì)于某一特定問(wèn)題，行業(yè)建立合適的數(shù)據(jù)庫(kù)，行業(yè)將計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科結(jié)合在一起，建立數(shù)學(xué)模型并不斷的進(jìn)行評(píng)估修正，最后獲得能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的模型。

本文對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法不做過(guò)多介紹，發(fā)展詳細(xì)內(nèi)容課參照機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)書(shū)籍進(jìn)行了解。圖3-11識(shí)別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無(wú)監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，碳市如金融、碳市互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測(cè)等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)的缺點(diǎn)就是材料中的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少。