油中溶解气体高灵敏检测
通过机器学习筛选出的掺杂TMD材料，对变压器油中溶解故障气体具有高吸附能，可实现高灵敏检测。
Qingbin, Zeng · Mingxiang, Wang · 张镱议 · 刘捷丰 · 徐敏 · Chen, Dachang · 贾鹏飞
Materials Today Chemistry 2025
用训练的机器学习模型代替第一性原理逐例计算，在短时间内评估大量候选掺杂组合的吸附能。
对比十种分类模型，Bagging在精确率、准确率、召回率和F1分数上综合表现最优。
SHAP分析显示新引入的CM对吸附能预测影响显著，可作为新的描述符。
模型预测Au–WSe2、Cu–WSe2和Ni–WSe2分别对C2H2/C2H4、CO和H2具有高吸附能，可直接指导实验。