国家电网电网数字化项目第二次设备招标中标候选人

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在使用机器学习建模进行数据挖掘和分析前，数字设备笔者也未曾想到热解时长在本体系中是一个非常关键的要素并认为这一计算结果具有偶然性而不可置信。化项候选这为未来具有更复杂变量的能源材料的开发和优化提供了一种新思路。

对于九种不同的机器学习算法，目第设置了三种不同的分类标签来训练机器学习模型来区分电催化剂是否合格（半波电位超过 0.78/0.80/0.82VvsRHE）。研究领域为将大数据机器学习与清洁能源材料设计及理论计算（第一性原理、招标中标量子化学、招标中标有限元模拟）三者的交叉结合探索，同时在燃料电池低铂、非贵金属氧还原催化剂开发，单原子催化剂设计，电解水催化剂设计、新型结构功能纳米材料设计上具有研究经验和浓厚兴趣。然而，电网电网除此之外，催化材料的比表面积及其微孔和中孔结构等其他性质也会对反应物的传质路径产生很大影响。

这一发现意味着它对催化活性的影响从正面变为负面，数字设备并且吡啶氮物种物质太高或太低都不利于半波电位的提升。引入机器学习的方法进行数据挖掘，化项候选能够从数据驱动的分类/回归模型中获得特征重要程度排序以获得人类研究者难以直观地从实验数据中获得的见解。

无论在何种温度下，目第都可以观察到类似的吡啶物种类变化趋势和石墨化程度的增加。

图3 不同热解时间与热解时长的ZIF衍生Fe-N-C样品在酸性介质中的ORR极化曲线图4 最佳样品Fe-1000-1h的BET/XRD/TEM表征结果图5 Fe-ZIF-8前驱体与1000℃下不同热解时长样品的XPS与raman表征结果机理揭示通过比较吡啶氮种类和催化活性随热解时间的变化趋势，招标中标可以发现ORR性能首先与吡啶类的含量呈负相关，招标中标在超过一定时长后呈正相关。报告显示，电网电网2016年零售量预计突破4800万台，2017年全年平板电视销量预计达到5300万台，同比增长将超过10%。

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