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萊斯大學(xué)AM: 機器學(xué)習(xí)指導(dǎo)閃速焦耳加熱法合成石墨烯

納米科學(xué)的進步使得能夠通過閃速焦耳加熱從低價值或廢料中合成納米材料，例如石墨烯。盡管這種方法很有發(fā)展前景，但目前對焦耳加熱過程中控制納米晶體形成的復(fù)雜變量仍然知之甚少。

在此，美國萊斯大學(xué)James M. Tour等人構(gòu)建了機器學(xué)習(xí)（ML）模型，以探索在閃速焦耳加熱過程中驅(qū)動無定形碳轉(zhuǎn)化為石墨烯納米晶體的因素。這些反應(yīng)中使用的起始材料是：炭黑、塑料廢料衍生的熱解灰、熱解橡膠輪胎和冶金焦。然后，作者通過廣域拉曼映射評估了每個樣品的結(jié)構(gòu)特征。接下來，作者構(gòu)建ML 回歸模型以預(yù)測源自拉曼光譜映射的石墨烯產(chǎn)率指標(biāo)。

首先，從用于預(yù)測石墨烯產(chǎn)率的可用參數(shù)中憑經(jīng)驗選擇了總共5個特征。然后，使用5個選定的特征來訓(xùn)練6個ML回歸模型來預(yù)測石墨烯產(chǎn)量，包括線性回歸（LR-R）、貝葉斯回歸（BR-R）、多層感知器（MLP-R）、決策樹（DT-R）、隨機森林（RF-R）、和極端梯度提升（XGB-R），所有回歸模型使用5折交叉驗證進行訓(xùn)練。

圖1. 預(yù)測石墨烯產(chǎn)量的6種回歸模型的性能

結(jié)果顯示，結(jié)晶度的XGBoost回歸模型（XGB-R）具有最佳的預(yù)測性能，R²為0.8051 ± 0.054，提取的特征重要性分析和決策樹揭示了選擇起始材料的關(guān)鍵考慮因素及隨機電流波動在閃速焦耳熱合成中的作用。此外，部分依賴性分析證明了電荷和電流密度作為結(jié)晶度預(yù)測指標(biāo)的重要性，這意味著隨著閃速焦耳加熱參數(shù)的變化，從反應(yīng)受限動力學(xué)到擴散受限動力學(xué)的進展。

最后，作者展示了ML模型的實際應(yīng)用，通過使用貝葉斯元學(xué)習(xí)算法在許多焦耳加熱反應(yīng)中自動提高體積結(jié)晶度。這些結(jié)果說明了ML作為分析復(fù)雜納米制造過程的工具的強大功能，并能夠通過閃速焦耳加熱合成具有所需特性的二維晶體。

圖2. XGB-R模型預(yù)測石墨烯產(chǎn)率的特征分析

Machine Learning Guided Synthesis of Flash Graphene, Advanced Materials 2022. DOI: 10.1002/adma.202106506

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