[发明专利]一种预测金属硼氢化物放氢温度的方法

说明书

本发明公开了一种预测金属硼氢化物放氢温度的方法。包括步骤：根据已知的实验观测的金属硼氢化物的元素构成，构建其物质构成的相关特征，再通过随机森林算法筛选对金属硼氢化物放氢温度最有影响的10个特征；对筛选出的10个特征进行相关性分析，剔除强线性相关的特征，最后保留金属离子电负性、平均共价半径，平均差元素序号、原子体积范围这四个特征，最后用多元线性回归预测金属硼氢化物放氢温度与上述特征的关系即得到最优的预测的金属硼氢化物放氢温度。采用本方法可以将标准差减小至42.5℃内。简单，准确。

技术领域

本发明涉及金属领域，尤其涉及一种预测金属硼氢化物放氢温度的方法。

背景技术

氢气是理想的能源载体，它具有高能量密度、清洁无污染及可循环利用等优点。但氢气体积密度极低，仅为空气的1/14，而且氢气具有易燃易爆性，因此氢气的高效存储和安全运输是实现氢能应用的关键技术瓶颈之一。金属硼氢化物固态储氢材料一般具有较高的理论含氢量，是极具潜力的车载储氢材料。但这类材料的吸放氢温度均较高、吸放氢动力学性能较差。进一步的研究表明，通过二元复合生成双离子金属硼氢化物或者添加过渡金属催化剂等可以有效降低材料的放氢温度，改善材料的吸放氢动力学性能。但目前仍不清楚影响其储氢性能的微观机制，实验上通常需要反复尝试、寻找具有较低放氢性能的储氢材料。目前一般认为金属硼氢化物中的金属离子的电负性对该类材料的放氢性能有较大影响。但是难以基于金属离子的电负性有效的预测其放氢温度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种标准差更低的预测金属硼氢化物放氢温度的方法。

为实现上述目的，本发明提供一种预测金属硼氢化物放氢温度的方法，其特征在于，包括如下步骤：

化合物的元素解析：根据已知的实验观测的金属硼氢化物的放氢温度，对金属硼氢化物中的元素进行解析，识别金属硼氢化物中包含的元素以及BH₄^-的配位数；

物质特征的构建：根据已知的实验观测的金属硼氢化物的元素构成，构建其物质构成的相关特征，并以如下公式计算上述各特征的平均差：

其中为各元素的平均值，f_i为各元素的特征值，x_i为该元素在化合物中所占摩尔比例，f为特征的平均差；

第一次特征筛选：通过随机森林算法筛选出对金属硼氢化物放氢温度影响最大的前10个特征；

第二次特征筛选：对上述筛选出的10个特征进行相关性分析，剔除强线性相关的特征后，保留剩下的特征；

预测：运用多元线性回归预测金属硼氢化物放氢温度与上述剩下的特征的关系；线性回归公式如下：

其中h_θ(x)表示预测的金属硼氢化物放氢温度，x_i表示第i个特征的值，θ_i表示其系数,b为线性回归截距，

其中J(θ)表示损失函数，h_θ(x_i)为预测的金属硼氢化物放氢温度，y_i为实验观测的金属硼氢化物放氢温度；线性回归计算过程首先随机生成θ_i的值，再通过梯度下降法迭代求上述损失函数极小值，获得最优的预测金属硼氢化物放氢温度的回归系数θ_i,使得预测值和实验观测值误差最小化。

进一步，所述物质特征的构建步骤中，构建其物质构成的相关特征中的相关特征为各元素的电负性、原子半径、原子质量、原子壳层结构、体积模量、剪切模量、空间群、沸点、摩尔热容、带隙宽度，第一电离能，每个原子的平均能量、每个原子的平均磁矩、每个原子的平均体积、原子的极化率、功函数、元素序号和BH₄^-的配位数。