当然，电力机器学习的学习过程并非如此简单。

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基本解读践走相关成果以 EfficientElectrocatalyticN2 FixationwithMXeneunderAmbientConditions为题发表在Joule上。该策略为优化氮还原催化剂的性能提供了重要借鉴，规则同时也为合理设计高效电化学固氮催化剂（尤其是二维催化剂材料）提供了一种新的思路。【拓展】另据了解，从探该成果为王海辉教授团队在常温常压电化学合成氨方面的主要研究进展之一，从探其团队近年来一直致力于开发高效的合成氨催化剂（J.Am.Chem.Soc.2017.139,9771-9774，Adv.Mater.2018,1803694，Joule.2018,DOI:10.1016 /j.joule.2018.09.011），对于还处于起步阶段的电化学合成氨研究提供了诸多新的见解，尤其是在催化剂的理性设计和活性评价方面。

【引言】自上世纪初以来，电力工业上合成氨一直是都是依赖于Haber-Bosch法（FritzHaber和CarlBosch因合成氨分别于1918年和1931年获得诺贝尔奖），电力虽经100多年的发展，但该技术仍需在高温高压下进行（300~500oC、200~300atm）。实验结果证实，现货向统通过减小2DTi3C2Tx MXene的尺寸，现货向统并将其负载在具有弱析氢能力的宿主金属表面（垂直排列的FeOOH纳米片），其NRR活性比在平行的宿主(不锈钢网)上更强，可获得更高的电流效率（在室温下为5.78％），这一方面得益于Ti活性位密度的增加，同时也得益于惰性宿主金属对析氢反应的抑制以及这种立体的空间设计对氢脱附和氮气扩散吸附的促进作用。

市场索实（F）切割云母上的MXene纳米片的AFM图。

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