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大数据挖掘在高纯度四氟化碳表面刻蚀技术中的应用实践
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作者 龚凌涛 蔡史佳 +10 位作者 田济铜 林颍潼 蔡嘉纯 孙伟楠 黄河 翁惠琼 梁红 李树华 杨伟 林璟 乔智威 《电镀与涂饰》 北大核心 2026年第3期177-185,共9页
[目的]探究在解决高纯度四氟化碳(CF_(4))表面刻蚀技术相关实践问题的背景下,应用现代信息技术挖掘高性能金属-有机框架(MOF)材料以解决现实问题的实践,增强获取和分析MOF材料数据的能力。[方法]先掌握基本的高通量计算技术和机器学习知... [目的]探究在解决高纯度四氟化碳(CF_(4))表面刻蚀技术相关实践问题的背景下,应用现代信息技术挖掘高性能金属-有机框架(MOF)材料以解决现实问题的实践,增强获取和分析MOF材料数据的能力。[方法]先掌握基本的高通量计算技术和机器学习知识,再运用Zeo++软件和RASPA软件包下巨正则蒙特卡罗(GCMC)模拟获得MOF晶体结构数据,并通过4种较为常用的机器学习算法对数据进行训练,最后上机实践。[结果]最为可靠的是基于树的管道优化工具(TPOT)和轻量级梯度提升回归(LGBM)算法,其决定系数(R^(2))都达到0.9以上,以最优的TPOT算法分析MOF材料各个描述符对CF_(4)吸附量的相对重要性后发现孔隙率的影响最大。筛选出吸附能力最强的5种MOF材料,分析得到其结构描述符的规律。[结论]经过培训实践,初学者加深了对MOF晶体材料微观结构的认识,提高了运用信息技术手段获取数据、分析数据的能力。本文提出的以实际难点为导向,利用信息技术方法解决化工领域问题的实践模式得到了有效验证。 展开更多
关键词 金属-有机框架 四氟化碳 提纯 表面刻蚀 大数据分析 机器学习
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