引言

近日，广州大学黄埔氢能源创新中心叶思宇团队在材料领域取得重要进展，开发了机器学习模型设计质子陶瓷电池（PCC）关键材料的方法，成果以“Machine learning-accelerated development of efficient mixed protonic-electronic conducting oxides as the air electrodes for protonic ceramic cells”为题发表于Advanced Materials。这也是该团队近期继Adv. Energy Mater.发表的又一佳作。

研究背景

氢能的高效生产和利用，有助于“碳达峰、碳中和”这一目标的有效实现。燃料电池/电解池作为直接使用氢能发电/生产氢气而不产生任何碳排放的电话线器件备受青睐。在中温区域(400-700℃)工作的质子陶瓷电池(PCC)作为燃料电池发电和电解池产氢，既不需要贵金属催化剂，又可实现较高的能量转换效率（热电联供等），近年来备受瞩目。缺少高效空气极材料是制约高性能PCC发展的主要瓶颈，围绕缺少PCC质子传导高效空气极材料以及传统的材料开发周期长，试错成本高等问题，本研究利用机器学习加速PCC高效空气极材料开发。

研究内容

本文通过系统地训练5个机器学习模型(SVM, KNN, GPR, GBM, RF)，预测了3200种氧化物的质子引入能力，揭示了影响氧化物质子引入能力的主要因素，为后续设计开发高效空气极提供了模型指导。并且，论文作者通过结合实验和DFT理论计算表征筛选的高效质子传导氧化物质子传导性能和ORR/OER反应活性，对机器学习模型的预测准确性进行了理论验证。将筛选的高效质子传导氧化物用于PCC空气极，无论在燃料电池模式还是在电解池模式，PCC的电化学性能都处于领先地位。本研究为利用机器学习模型设计PCC关键材料开辟了新的道路。

研究相关

该论文第一作者为黄埔氢能源创新中心师资博士后汪宁（前期一作在Adv. Mater., Adv. Energy Mater., Chem. Mater., J. Mater. Chem. A等期刊发表文章12篇）。加拿大工程院院士叶思宇、华南理工大学袁保印博士及北海道大学唐春梅博士为论文共同通讯作者。

黄埔氢能源创新中心简介

广州大学黄埔氢能源创新中心（以下简称“中心”） 是广州大学和广州开发区/黄埔区共同打造的创新中心，致力于建设一流产学研深度融合的科研团队和科研平台，使之成为具有重要国际影响的技术应用和人才培养基地。中心的研究方向覆盖能源材料、燃料电池、电解水制氢和电催化等与能源、环境、化学化工和先进材料等密切相关的重要领域。同时开展这四个方向的研究是为了保证从有特色的基础研究（电催化）到应用基础研究（能源材料），再到应用研究（燃料电池、电解水制氢）的紧密结合，创造出新型的产学研路径，真正实现把科研成果写在现代化产品上。中心还将积极参与广州开发区国家新能源综合利用示范区建设，并利用自身的影响推动国际国内的合作，与区内相关企业形成互动，共同打造一流的新能源示范区。

【文章来源】

1.     N. Wang, B. Yuan*, C. Tang*, L. Du, R. Zhu, Y. Aoki, W. Wang, L. Xing, S. Ye*, Machine learning-accelerated development of efficient mixed protonic-electronic conducting oxides as the air electrodes for protonic ceramic cells. Advanced Materials, (2022). DOI: 10.1002/adma.202203446.

文章链接：https://doi.org/10.1002/adma.202203446

2.     N. Wang, C. Tang, L. Du*, R. Zhu, L. Xing, Z. Song, B. Yuan*, L. Zhao, Y. Aoki, S. Ye*, Advanced Cathode Materials for Protonic Ceramic Fuel Cells: Recent Progress and Future Perspectives. Advanced Energy Materials, (2022). DOI: 10.1002/aenm.202201882.

文章链接：https://doi.org/10.1002/aenm.202201882