加快推进与周边国家电网互联互通 积极参与“一带一路”建设

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(c)暗场像显示物相组成为单相2:17R，推进通积不同颜色表示两个变体。因此目前Sm-Co合金体系的第一性计算只局限于某些特定体系，边国尚难以进行大范围、考虑多种因素的规模化计算。

相稳定性计算研究展望计算材料学方法和以数据驱动研究为主要手段的材料信息学方法，网互两者并不能相互取代，而是可以相互融合、协同促进的。随着计算模型和方法的发展，联互路建利用高通量计算可以快速获得大量的计算数据补充完善数据库。本文提出，加快家电极参基于相稳定性物理基础、加快家电极参材料科学认知的计算材料学模型和方法，与机器学习等数据驱动新方法相耦合，增强机器学习模型的物理可解释性，可望大力推进相稳定性理论研究进展，并促进基于性能主导相稳定性的高性能新材料的准确高效设计与开发。

图3.材料知识信息解析、推进通积关联与管理系统（MKI-AAM）的结构和功能利用该系统，推进通积作者团队结合特征工程和机器学习方法，对一定名义成分的Sm-Co类合金的相组成、相平衡和相稳定性进行了研究，提出合金相稳定性由成分特特征()、组织特征(晶粒尺寸d)、制备工艺特征(Cproc)和材料形态特征(Cform)决定，即：          (6)经过特征构建、特征筛选和模型优化等系列过程后，发现合金相组成与掺杂元素的熔点和掺杂元素与Co之间的电负性差密切相关，并依此对周期表中所有可能的掺杂元素进行了遍历，对不同掺杂量和晶粒尺寸的名义成分为SmCo7的合金具有单相特征的相稳定性进行了定量化预报，如图4所示。内容简介计算材料学研究方法由材料科学与计算机科学与技术交叉形成的计算材料学，边国是一门利用计算、模拟技术研究材料组成、结构、性能的学科。

网互(b)数据集中SmCo7-xMx（M为掺杂元素）合金相组成基于掺杂元素的两个选定特征的数据分布。

（4）物理可解释性机器学习建模虽然目前已有大量材料的机器学习研究获得了成功，联互路建但是机器学习的算法和结果仍普遍缺乏深入的理论基础和可解释性，联互路建这尤其限制稳定性敏感多变的合金体系的机器学习研究。最近的研究已经表明，加快家电极参通过在铜表面引入有机化合物，能够进一步提高铜对CO2R的活性和选择性。

然而，推进通积人们对离聚物对CO2R的影响知之甚少。到目前为止，边国大多数研究已经经验性的和已经给出了离聚物膜是如何影响CO2R不一致解释。

图三、网互离聚物涂覆Cu中阳离子对CO2R的影响（a-d）在0.1MLiHCO3电解质存在下，使用Naf1100/Cu、裸Cu、Sus/Cu和Naf850/Cu的CO2R催化性能。离子导电聚合物（离聚物）可以改变其局部浓度，联互路建以及在侧链的端部部分调节离子输送。