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催化剂是决定聚烯烃的工业效率以及实现聚烯烃高端化的核心.传统开发催化剂的过程采用试错法,不仅实验步骤多、研发周期长,且催化性能的研究需要消耗大量资源.单纯依靠实验的分析方法很难挖掘出催化剂结构与聚合性能之间的内在关系.高水平的量子化学计算可以准确地获取反应机理,但针对宏量的实验数据,昂贵的计算成本是其局限.大数据时代,人工智能的发展势不可挡.机器学习作为人工智能的核心策略表现出强大的预测能力,并在科学、技术以及工业等各个领域获得了广泛的应用与发展.本文主要介绍机器学习在聚烯烃催化剂中的最新研究进展,并简要评述机器学习应用于烯烃催化中面临的机遇与挑战. 相似文献
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聚酰亚胺/蒙脱土纳米复合材料的制备与表征 总被引：2，自引：0，他引：2
用十六烷基三甲基溴化铵对钠基蒙脱土处理得到了有机土蒙脱，以均苯四甲酸酐和4，4‘-二氨基二苯醚为原料，利用溶液聚合原位插层法合成了聚酰亚胺／蒙脱土纳米复合材料．x-射线衍射(XRD)、红外分析(FTIR)测定了处理前后蒙脱土结构的变化，结果表明插层剂已进入到蒙脱土层阃并使层间距增大，扫描电镜(SEM)对材料的微相结构进行了分析，TCA测试了材料的热性能． 相似文献
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