Bayesian-optimization-based design of highly active and stable Fe–Cu/SSZ-13 catalysts for the selective catalytic reduction of NO x with NH 3
2024 · Reaction Chemistry & Engineering
저자
Sanha Lim, Hwangho Lee, Hyun Sub Kim, Hyun Sub Kim, Jun‐Seop Shin, 이종민 (Jong Min Lee), Do Heui Kim, Do Heui Kim
연구주제
Catalytic Processes in Materials Science · Machine Learning in Materials Science · Industrial Gas Emission Control
NTIS 과학기술표준분류
배정 근거: 지원 과제의 분류와 AI 키워드가 잡은 과제의 분류를 반씩(정책 연계 맵과 같은 방법).
AI 연구 키워드·방법
촉매 설계 fe cu ssz 13 catalyst 선택적 촉매 환원(SCR)
키워드 (OpenAlex)
Bayesian optimization selective catalytic reduction NOx reduction NH3-SCR catalyst design multicomponent catalysts catalyst stability zeolite catalysts
초록
Bayesian optimization approach facilitates an efficient optimization of multi-components catalyst for NH 3 -SCR reaction.
이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)
| 연도 | 과제 | 부처 | 사업 | 수행기관 | NTIS 분류(1순위) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2022 | 초저에너지 자동차 초저배출 사업단 | 과학기술정보통신부 | 집단연구지원 | 고려대학 | 화공 > 화학공정 > 촉매/반응기술 |
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교수 1
연구주제 1
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