陰離子交換膜是決定陰離子交換膜燃料電池能量/功率密度、循環壽命等性能的核心部件,也是當前陰離子交換膜燃料電池汽車亟需進一步發展的關鍵材料,然而其商業化進程仍受制于各個性能之間的權衡關系。
中國科學院長春應用化學研究所李宏飛團隊圍繞陰離子交換膜的組成工藝和性能數據庫開展了大數據研究,聚焦陰離子交換膜的組成-工藝-結構-性能關系,為基礎研究和應用開發提供理論參考和工具支持。
在前期利用人工智能設計聚合物膜材料的積累上,作者團隊構建了一個自動化的人工智能管道來篩選陰離子交換膜候選共聚物的廣闊化學空間。該管道利用集成了12種人工智能算法的遺傳算法來篩選共聚物,這些共聚物有可能通過聚合物疏水和親水骨干和陽離子基的進化來提高AEM性能。通過對實驗報道的749種共聚物的數據挖掘,該管道自動生成了超過1.72億種假設共聚物,并根據預測的性能指標(OH-電導率、電導率-尺寸穩定性權衡系數和Pareto邊界集中陽離子的LUMO)篩選出2519種潛在的候選共聚物。
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