4、人工智能在可再生能源领域的应用与挑战

人工智能在可再生能源领域的应用与挑战

1. 机器学习助力光催化剂开发

1.1 光催化材料与氢气生产

在可见光下，离子化样品中嵌入纳米管基质的铂纳米颗粒是高活性光催化材料。在甲醇水溶液和纯水中，其析氢速率分别达到 14.6 mol/h 和 2.3 mol/h。

1.2 各类掺杂材料的光催化剂活性

不同类型的掺杂材料对光催化产氢有不同的效果，以下是部分掺杂材料的光催化剂活性总结：
| 掺杂类型 | 催化剂 | 进料 | 反应器/参数 | H₂ 产量 (µmol g⁻¹h⁻¹) |
| — | — | — | — | — |
| 半导体掺杂 g - C₃N₄ | Ni₂P/g - C₃N 20 vol% | TEOA | 石英反应器，300 W Xe 弧灯，λ max = 420 nm | 1503 |
| 半导体掺杂 g - C₃N₄ | MoS₂/g - C₃N₄ 25 vol% | CH₃OH | 300 W Xe 灯，λ > 420 nm | 867.6 |
| 半导体掺杂 g - C₃N₄ | ZnS/g - C₃N₄ | Na₂S 和 Na₂SO₃ | 派热克斯反应器，300 W Xe 灯，λ = 420 nm | 713.68 |
| 金属掺杂 g - C₃N₄ | Pt/g - C₃N₄ 10 vol% | TEOA | 派热克斯反应器，350 W Xe 灯 | 4210.8 |
| 金属掺杂 g - C₃N₄ | Pt/g - C₃N₄ 10 vol% | TEOA | 紫外 - 可见光灯，λ > 380 nm | 3900 |
| 金属掺杂 g -