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中科院長春應(yīng)化所李宏飛團(tuán)隊(duì)/貴州大學(xué)李云琦團(tuán)隊(duì)：自動(dòng)化人工智能技術(shù)高效設(shè)計(jì)聚合物膜材料

2023-12-17 來源：高分子科技

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(huán)壽命等性能的核心部件，也是當(dāng)前陰離子交換膜燃料電池汽車亟需進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵材料，然而其商業(yè)化進(jìn)程仍受制于各個(gè)性能之間的權(quán)衡關(guān)系。中國科學(xué)院長春應(yīng)用化學(xué)研究所李宏飛團(tuán)隊(duì)圍繞陰離子交換膜的組成工藝和性能數(shù)據(jù)庫開展了大數(shù)據(jù)研究，聚焦陰離子交換膜的組成-工藝-結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系，為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用開發(fā)提供理論參考和工具支持。

在前期利用人工智能設(shè)計(jì)聚合物膜材料的積累上（J. Membr. Sci. 2016, 504, 1; J. Membr. Sci. 2018, 549, 393; J. Mater. Chem. A, 2019, 7, 11847；J. Mater. Chem. A, 2020, 8,21862；ACS Appl. Mater. Interfaces 2021, 13, 58838?58847；Chinese J. Polym. Sci. 2022, 40, 834–842），作者團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)自動(dòng)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(xué)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(jìn)化來提高AEM性能。通過對(duì)實(shí)驗(yàn)報(bào)道的749種共聚物的數(shù)據(jù)挖掘，該管道自動(dòng)生成了超過1.72億種假設(shè)共聚物，并根據(jù)預(yù)測(cè)的性能指標(biāo) (OH^-電導(dǎo)率、電導(dǎo)率-尺寸穩(wěn)定性權(quán)衡系數(shù)和Pareto邊界集中陽離子的LUMO)篩選出2519種潛在的候選共聚物。審稿人對(duì)該篩選結(jié)果評(píng)價(jià)到：“It is surprising that among many candidates, this work suggests the best copolymers are the one with Phil1 and Pho1 (with fluorene) and bicyclic or cyclic ammonium groups as cationic groups. This is exactly the same copolymer that this reviewer is thinking.”為了更好的促進(jìn)人工智能技術(shù)在聚合物膜材料領(lǐng)域的應(yīng)用，作者團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一個(gè)獨(dú)立的軟件，將這些預(yù)測(cè)模型和篩選的候選共聚物與預(yù)測(cè)的AEM性能指標(biāo)集成在https://github.com/polySML/polySML-AEM上。

圖1 自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)聚合物膜材料的研究框架

圖2 文中新提出的離子傳導(dǎo)-尺寸穩(wěn)定性（CDST）指標(biāo)

圖3 對(duì)當(dāng)前主流陰離子交換膜聚合物骨架和陽離子基團(tuán)的聚類分析

圖4 自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)流水線預(yù)測(cè)陰離子電導(dǎo)率和CDST的模型性能

圖5 自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)針對(duì)離子傳導(dǎo)率和CDST對(duì)共聚物化學(xué)空間的篩選結(jié)果

圖6 用于快速篩選陰離子交換膜材料的軟件polySML-AEM，軟件著作權(quán)號(hào)：2023SR1489180.

該工作以“Expert-augmented machine learning to accelerate the discovery of copolymers for anion exchange membrane”為題發(fā)表在最新一期的《Journal of Membrane Science》上。第一作者為中國科學(xué)院長春應(yīng)用化學(xué)研究所特別研究助理劉倫洋，通訊作者為李宏飛研究員和李云琦教授。作者特別感謝國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(22173094、51988102、22203088)、中國一汽集團(tuán)有限公司自主創(chuàng)新科技重大專項(xiàng)(關(guān)鍵技術(shù)研發(fā))項(xiàng)目(20220301018GX)、國家科技重大專項(xiàng)(2021YFB3801500)、貴州大學(xué)人才基金項(xiàng)目(C0048072)的資助。作者團(tuán)隊(duì)感謝中科院長春應(yīng)用化學(xué)研究所網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算中心的大力支持。

原文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.memsci.2023.122327

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（責(zé)任編輯：xu）

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