Interpretable Machine Learning for Accelerating Reverse Design and Optimizing CO2 Methanation Catalysts with High Activity at Low Temperatures
CO2 methanation represents a promising technological pathway for achieving efficient carbon dioxide resource utilization and mitigation of greenhouse gas emissions. However, the development of CO2 methanation catalysts with high activity at low temperatures (
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Veröffentlicht in: | Industrial & engineering chemistry research 2024-08, Vol.63 (33), p.14727-14747 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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