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近日，北京市计算中心新材料计算研究团队基于依托北京工业云平台构建的“多尺度模拟和多目标机器学习材料计算与数据平台”，实现了新型2D MXenes催化材料的精准设计，相关成果以“Accelerating 2D MXenes Catalyst Discovery for Hydrogen Evolution Reaction by Computer-Driven Workflow and Ensemble Learning Strategy”为题在国际顶级期刊《Journal of Materials Chemistry A》（影响因子：11.301）上发表。第一作者为计算中心王晓旭助理研究员，通讯作者为北京科技大学宿彦京教授。二维（2D）材料具有大的表面积-体积比和优异的化学活性，被认为是潜在的能量存储和转换材料。石墨烯和二维过渡金属硫化物等材料，已经在电解水产氢中得到了广泛研究，但如何将面内原子转变成催化活性位点仍具有挑战性。从MAX相剥离的2D MXenes （M是过渡金属，X代表碳和/或氮）材料，广泛用于能量存储与转换、电催化、电磁屏蔽和电子器件等领域。2D MXenes有序二元合金材料是一类新型的MXenes电催化多功能材料，然而由于母相MAX有70多种，合金组合的空间相当大。传统的试错法，需要大量的重复实验，过程繁琐，研发周期长，资源消耗较大。通过理论指导的精准合成，对于开发新材料、新性能领域有重要的意义。近年来，随着计算能力的大幅度提升，采用大数据挖掘和高通量计算的方法加速新材料的发现成为了可能。

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