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电网项该成果以题为Machine-learning-assistedscreeningofpure-silicazeolitesforeffectiveremovaloflinearsiloxanesand derivatives最近发表在J.Mater.Chem.A上。力发利召文献链接：Machine-learning-assistedscreeningofpure-silicazeolitesforeffectiveremovaloflinearsiloxanesandderivatives.J.Mater.Chem.A,2020,8,3228-3237.https://doi.org/10.1039/C9TA11909D。
但是，展规成千上万种可能的纯硅沸石被报导过，展规根本不可能对这些纯硅沸石进行逐一筛选，所以机器学习方法被引进到研究中，用来加速筛选高效的纯硅沸石用于去除硅氧烷。此外，划电纯硅沸石具有很好的热稳定性，并且当其孔堵塞时可以轻松再生。【图文导读】Figure1. 两步计算框架结合经典蒙特卡洛（GCMC）模拟和机器学习方法得到可去除四种硅氧烷和类似物的理想沸石Figure2. 通过GCMC模拟得到的500种纯硅沸石对四种硅氧烷类似物的平均吸附能和吸附量三角形点代表按吸附能排名的前20％沸石（1类），目中正方形点是其他80％沸石（0类）浅黄色部分表示按吸附量排序的90％顶级1类沸石。
硅氧烷被分为线性和环状化合物，议顺其粒径，分子量，形状和化学基团的不同，影响了它们的安全性和其他理化特性。去除硅氧烷的难点在于硅氧烷与普通吸附剂之间的相互作用普遍较弱，青海期评所以寻找高吸附能的吸附剂迫在眉睫。
【引言】硅氧烷是一类有机硅衍生物，电网项也称为有机硅，电网项被广泛用于医药和工业应用中（2018年的年产量为280万吨），主要用于化妆品和个人护理产品中，如除臭剂，洗发水，护肤霜和发型设计产品。
孔径：力发利召p，表面积：s）对四种污染物（DMSO2，TMS，DMSD和MMST）的吸附的重要性。展规（d）核-壳C@Fe3C/Fe纳米颗粒的SEM和元素Mapping图。
基于以上储存机理，划电C@Fe3C/Fe负极在2Ag-1电流密度下循环1000圈后依然可提供高达392mAhg-1的容量和99％的库伦效率。目中（i）Fe3C表面LiPF6的分解示意图。
（c-e）在1MLiClO4、议顺1MLiFP6和2MLiFP6电解液中，C@Fe3C/Fe负极的CV曲线、电化学阻抗谱和倍率性能。青海期评文献链接：Originofextracapacityinthesolidelectrolyteinterphasenearhigh-capacityironcarbideanodeforLiionbatteries（EnergyEnvironmentalScience,2020,DOI:10.1039/C9EE04062E）。
