海南儋州2023年能源重点任务：进一步挖掘电网节能潜力 优化用能结构

随着工作时间延长，海南固态芯片将出现发热现象，这将导致涂覆在芯片上的荧光粉材料因受热而出现多方面的性能变化。

在材料研究领域，儋州应用机器学习建立数据驱动模型来指导实验也正在成为一种新兴趋势。由9种机器学习算法构建的54个分类模型和18个回归模型在网格搜索优化后得到的特征重要性分布结果表明，源重步优化用在催化剂的14个物理化学性质中，源重步优化用吡啶氮物种的含量对ORR活性具有决定性作用。

通过对一系列在较高温度下热解的样品进行TEM表征，点任电网催化剂中没有明显的由 Fe形成的颗粒或团簇，点任电网而能谱图则证明Fe、N和C均匀分布在ZIF衍生的碳化颗粒上。对于其他类型的氮物种，进挖掘吡咯氮物种的含量和比例随热解时间增加持续下降，但石墨氮物种的比例不断随时间增加。在去除大部分Zn-N后（速度取决于温度），节能结构吡啶氮物种开始表现出与催化性能相同的变化趋势，节能结构因为它们主要代表作为ORR活性位点的原子分散的Fe-Nx 物种直到在Fe-N位点的含量达到饱和最大值。

承担多项国家重点专项课题、潜力国家自然科学基金以及江苏省杰出青年基金等项目。作为执笔人完成了包括山东，海南广东，江苏等多个省市氢能规划和战略研究报告。

入选江苏省333工程第二层次人才、儋州江苏省青蓝工程中青年学术带头人、江苏省六大人才高峰高层次人才。

机器学习包含两个建模部分，源重步优化用从数据科学的角度研究电催化剂化学性质与半波电位之间的关系以及合成参数与吡啶物种含量之间的关系。4.打开【当贝投屏】，点任电网按照提示连接手机与投影仪，完成投屏，即可在大屏上收看浙江卫视节目直播

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