共330MW/1320MWh！青海海南州拟建两座储能电站

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然后，南州拟建使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、两座3-6所示。

电站我们便能马上辨别他的性别。需要注意的是，海海机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，南州拟建详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，两座来研究超导体的临界温度。然后，电站采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

Ceder教授指出，海海可以借鉴遗传科学的方法，海海就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

就是针对于某一特定问题，南州拟建建立合适的数据库，南州拟建将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。此外，两座经过连续10小时的长期测试后，Bi纳米片仍然可以保持良好的催化活性。

因此，电站迫切需要合理设计高效电催化剂以缓解这些问题，其中电化学二氧化碳减排被认为是可再生能源储存和碳中性能源循环的极具前景的途径之一。因此，海海受益于高导电性和丰富的边缘活性位点，海海Bi纳米片在-1.1V（vs.RHE）电压下对甲酸盐的选择性可以达到86.0％，同时具有16.5mAcm-2的高电流密度，远远优于商业化的块状Bi。

南州拟建b.TEM图像;c.相应的HRTEM图像;d.AFM图像;e.超薄Bi纳米片的高度分布图和f.拉曼光谱。 文章链接：两座Liquid-PhaseExfoliatedUltrathinBiNanosheets:UncoveringtheOriginsofEnhancedElectrocatalyticCO2ReductiononTwo-DimensionalMetalNanostructure.(NanoEnergy,DOI:10.1016/j.nanoen.2018.09.053)本文由材料人编辑部电子材料学术组艾超供稿，两座金钟教授课题组校稿，材料牛编辑整理。