麻省理工研究人员开发氨电化学合成催化剂预测方法

麻省理工学院研究人员开发出一种预测电化学合成氨最佳催化剂材料的新方法。传统哈伯-博施工艺依赖化石燃料，占全球能耗2%及温室气体排放1.5%。该研究利用密度泛函理论与机器学习，对过渡金属氮化物合金进行计算筛选，识别驱动催化...

麻省理工学院探索电化学合成氨新路径，助力绿色化工发展

MIT研究团队开发出一种预测电化学合成氨催化剂的新方法，可快速筛选数百万种合金组合中的最优候选材料。传统哈伯-博施法合成氨依赖化石燃料，占全球能源消耗约2%及温室气体排放约1.5%。研究人员利用密度泛函理论与机器学习，识...