研究人员构建了一个基于XGBoost算法的高精度机器学习模型，预测了La1−xA′xBO3（A′ = Na, K, Ca, Mg, Ba, Cu等）钙钛矿氧化物的质子吸收能力（HPC）。通过对784种钙钛矿氧化物的数据进行训练和10次重复的10折交叉验证（如图1），模型成功筛选出具有最高HPC的La0.8Ba0.2CoO3（LBC）作为候选材料。随后，通过DFT计算和实验进一步验证了LBC的HPC值。电池测试实验结果表明，无论在燃料电池模式和电解池模式，PCC的电化学性能都处于先进水平。
论文二：
该研究设计了新型高熵钙钛矿氧化物 La(Co0.2Cu0.2Fe0.2Ni0.2Me0.2)O3-δ（Me = Al、Mn、Cr）。这种设计将高熵效应引入到传统的 ABO3钙钛矿结构中，为开发高性能电极材料提供了新的思路。论文作者通过对新材料进行水合能力、催化活性、热膨胀系数、电化学性能等方面的表征，确认了其作为空气极的优异物理化学性质。该材料在高Zr电解质BaZr0.4Ce0.4Y0.1Yb0.1O3-δ（BZCYYb6211）基PCC电池中的电流密度也仍然处于领先地位（如图2），为 PCCs及其他能源转换设备提供了高性能电化学催化剂的设计策略。
原文始发于微信公众号（中科清研科学技术研究院）：叶思宇院士团队在材料类高水平期刊发表学科交叉研究论文
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