美国研究人员利用机器学习模型开发出一种碳质超级电容器材料  

出　　处：《金属功能材料》2023年第6期107-107,共1页Metallic Functional Materials

摘　　要：据橡树岭国家实验室网站11月21日消息,美国能源部橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)的研究人员开发出一种碳质超级电容器材料,用该材料制成的超级电容器可以存储更多能量,从而改善再生制动器、电力电子设备和辅助电源的性能。研究人员利用机器学习建立了一个人工神经网络模型并对其进行训练,根据模型预测的目标开发出一种用于存储和传输电荷的富氧碳框架材料。

关 键 词：超级电容器 美国能源部 电力电子设备 辅助电源 人工神经网络模型 机器学习 碳质 传输电荷 

分 类 号：TQ127.11[化学工程—无机化工] TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TM53[自动化与计算机技术—控制科学与工程]