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机器学习在催化剂设计中的应用理论加实操

article 2026/1/13 20:22:42

背景介绍​​

数据智能驱动，催化理性设计新纪元​​

催化材料设计是能源转化、化工合成及环境治理等领域的核心挑战。传统催化研究主要依赖密度泛函理论(DFT)计算与实验试错法，通过量子力学模拟揭示活性位点电子结构，结合高通量实验筛选候选材料。作为催化剂开发的“理论探针”，DFT基于量子力学第一性原理，可精确计算吸附能、反应能垒等关键参数，指导催化剂的理性设计。其数学基础依托于Kohn-Sham方程求解，通过数值离散化方法实现电子态密度与能量分布的量化分析，并以VASP、Quantum ESPRESSO等计算软件为载体。然而，尽管DFT在微观机理解析上取得显著进展，但其计算成本随体系复杂度呈指数级增长，对含数千原子的纳米催化剂或动态反应界面的模拟效率极低(单次计算耗时可达数周)。此外，实验试错法受限于材料合成与表征周期长、成本高昂，难以应对多组分催化剂(如高熵合金、金属-有机框架)的巨量设计空间探索。

机器学习技术的引入为催化设计开辟了“数据-知识”双驱动的新范式。自2016年《Science》首次报道机器学习辅助催化剂筛选以来，该方法已发展成为突破“计算-实验”鸿沟的关键工具。传统DFT与实验数据的稀疏性、高噪声特性，催生了物理信息机器学习(Physics-Informed ML)的创新应用：通过嵌入质量守恒方程、过渡态理论等物理约束，模型在少量数据下仍能保持预测可靠性(如吸附能预测误差<0.1 eV)。图神经网络(GNN)可解析催化剂原子间相互作用与全局构效关系，实现从局部活性位点到宏观反应性能的跨尺度建模；强化学习(RL)与主动学习(Active Learning)策略结合，可智能导航超过10^5维度的材料化学空间，将高性能催化剂发现效率提升10倍以上。

目标

通过"理论-案例"立体教学模式，系统培养催化材料与机器学习交叉领域的核心能力：将深入理解HER/OER等催化反应动力学原理，掌握线性回归、决策树、XGBoost及神经网络算法，并针对催化数据集完成特征选择、模型构建与超参数调优；同时，通过Scikit-learn等工具性能预测、反应条件优化及高通量筛选，运用QSAR建模与多目标优化方法协同提升催化剂活性与选择性。课程强化数据驱动研究范式，融合DFT计算数据、实验表征数据与机器学习模型，构建催化剂"结构-性能-机制"多维度关联分析体系。学员将完成端到预测系统开发，涵盖Pandas数据预处理、PyTorch模型训练、Matplotlib可视化等全流程，并应用SHAP值分析与学习曲线诊断提升模型可解释性。最终通过纳米催化、智能催化剂等前沿案例研讨，掌握主动学习与迁移学习技术在材料研发中的融合应用，形成机器学习驱动的新型催化剂开发方案设计能力。

第1天：催化基础理论与机器学习基础

上午：催化基础理论

催化概述

催化反应的分类

催化剂的种类与选择：金属、合金、非金属催化剂

催化反应的动力学与机制

下午：催化反应的类型与分类

氢气演化反应(HER)与氧气演化反应(OER)的原理

催化选择性的影响因素

催化剂的未来发展趋势

·新型催化剂的设计与未来方向

·催化反应在可持续发展中的角色

·纳米催化与智能催化剂的前景

第2天：机器学习基础实操

上午：机器学习基础理论

机器学习概述与发展

机器学习算法分类：监督学习与无监督学习

机器学习的基本流程：数据预处理、特征选择、建模与评估

机器学习应用领域：包括催化反应中的应用

下午：线性模型与回归分析

线性回归与逻辑回归介绍

线性回归在催化剂性能预测中的应用

数据集的处理与建模

实操：使用回归模型预测催化剂性能

第3天：高级机器学习模型与应用

上午：决策树

决策树与分类树算法：ID3、CART、C4.5

随机森林与集成学习原理

机器学习中的特征重要性分析

实操：使用决策树与随机森林分析催化剂数据

下午：集成学习与Boosting方法

集成学习与Boosting算法：AdaBoost、XGBoost等

应用集成学习优化催化剂性能预测

实操：使用XGBoost进行催化剂性能预测与优化

比较集成学习与单一模型的优势与劣势

第4天：深度学习算法与模型评估

上午：神经网络与深度学习

神经网络基础：感知机、反向传播算法

深度学习的应用：卷积神经网络(CNN)与递归神经网络(RNN)

深度学习在催化剂设计中的潜力

实操：构建简单的神经网络预测催化剂性能

下午：模型评估与优化

模型评估指标：均方误差、R²、ROC指标等等

模型优化方法：交叉验证、正则化

实操：评估回归模型的表现并优化

应用实例：预测催化剂对HER反应的催化性能

第5天：机器学习与催化设计应用与论文复现

上午：总结机器学习在催化设计中的应用方向

*催化剂性能预测：通过机器学习模型分析大量实验数据，预测不同催化剂在特定反应中的活性和选择性。例如，使用回归分析预测催化剂对氢气演化反应(HER)的催化性能。​

*反应机制分析：利用机器学习揭示催化反应的潜在机制，识别关键反应步骤和中间体。这有助于深入理解反应过程，指导新催化剂的设计。​

*高通量筛选与优化：结合机器学习和高通量实验技术，加速催化剂的筛选和优化过程。机器学习算法可以处理大量实验数据，快速识别出具有优异性能的催化剂组合。​

*定量构效关系(QSAR)建模：通过建立定量构效关系模型，分析催化剂的分子结构与其催化性能之间的关系。这有助于在分子设计阶段预测催化剂的性能，缩短开发周期。​

*反应条件优化：机器学习可以优化催化反应的操作条件，如温度、压力和溶剂等，以提高反应效率和选择性。例如，贝叶斯优化方法常用于在计算成本受限的情况下找到最佳的反应条件组合。

*多尺度模拟与数据融合：将机器学习与量子化学计算、分子动力学模拟等多尺度模拟方法相结合，处理和分析复杂的多源数据。这有助于全面理解催化过程，指导催化剂的设计和优化。

下午：论文复现

选择合适的论文进行复现(例如机器学习在催化反应中的应用)

论文内容分析：从数据到模型的构建

实操：使用机器学习方法复现论文中的催化剂性能预测模型

总结与讨论：复现过程中遇到的问题与解决方法

复现文献：

1. Li, J., Wu, N., Zhang, J. et al. Machine Learning-Assisted Low-Dimensional Electrocatalysts Design for Hydrogen Evolution Reaction. Nano-Micro Lett. 15, 227 (2023).

2. Zhao, Z.; Han, Y.; Zhang, Q.; Zhang, Y.; Yang, X.; Shen, Y. High-Throughput Screening of II-Type/Z-Type Photocatalytic g-GaN Heterojunctions Based on Machine Learning and Density Functional Theory for Photocatalytic Splitting of Water. ACS Appl. Nano Mater. 2025, 8 (1), 579–588.

时间:

2025.6.14-----2025.6.15全天授课(上午9:00-11:30下午13:30-17:00)

2025.6.16-----2025.6.17晚上授课(晚上19:00-22:00)

2025.6.21-----2025.6.22全天授课(上午9:00-11:30下午13:30-17:00)

详情：机器学习在催化剂设计中的应用

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