综述：机器学习在碳材料纳米孔结构设计与应用中的引导性综述

这篇综述系统探讨了机器学习（ML）在多孔碳材料合成与应用中的革命性作用，聚焦碳捕集（CO2 ）、能源存储（如超级电容器）等领域。通过数据驱动方法，ML突破了传统试错法的局限，优化了孔隙形状、比表面积等关键特征设计，为高效可持续材料开发提供新范式。文章详述了从数据获取到模型构建的全流程，并展望了自动化研究系统的未来潜力。

　　

数据获取：多孔碳材料的基石
机器学习（ML）模型的性能高度依赖数据质量与规模。多孔碳材料领域的数据来源包括实验测量（如BET比表面积分析）、文献挖掘和计算模拟（如分子动力学MD）。值得注意的是，非生物质前体（如煤、沥青）的数据稀缺成为研究瓶颈，而生物质衍生碳因环保属性更受关注。数据标准化和噪声过滤是预处理的核心步骤，直接影响后续模型的泛化能力。

碳材料数据处理：从噪声到知识
面对多维异构数据（如孔径分布、表面化学官能团），特征工程成为关键。主成分分析（PCA）和t-SNE常被用于降维可视化，而SHAP值分析可解释特征重要性。例如，在CO₂
吸附预测中，微孔体积（<1 nm）常被ML模型识别为决定性因子。数据增强技术（如生成对抗网络GAN）可缓解小样本问题，但需警惕过拟合风险。

模型：算法驱动的设计革命
传统算法（随机森林、支持向量机SVM）在小数据集上表现稳健，而深度学习（如卷积神经网络CNN）更适合处理高维结构特征（如石墨烯片层拓扑）。迁移学习策略显著提升了模型在稀缺数据场景下的表现。一个典型案例是，通过图神经网络（GNN）预测碳材料的电导率，其准确率比DFT计算高两个数量级。

ML在多孔碳应用中的实践突破

• 碳捕集：ML优化了胺功能化碳材料的N掺杂量，使CO₂
  /N₂
  选择性提升300%。
• 超级电容器：梯度提升树（XGBoost）模型发现，2-4 nm介孔与氧官能团协同可提高比电容至450 F/g。
• 催化：贝叶斯优化指导制备的Fe-N-C催化剂，在燃料电池阴极氧还原反应（ORR）中半波电位达0.91 V。

自动化研究系统：未来实验室的雏形
机器人实验平台与ML闭环系统已实现碳化温度、活化剂比例的自主优化。最新进展中，强化学习（RL）控制的机械臂可在72小时内完成传统团队数月的实验量，将石墨烯量子点合成效率提升17倍。

结论与展望
尽管ML在孔径-性能关联解析上成果显著，但跨尺度建模（从分子模拟到宏观性能）仍是挑战。下一代研究方向包括：开发可解释AI模型、整合多模态数据（如原位表征影像）、建立非生物质碳的专用数据库。随着自动化系统的普及，ML将加速碳材料从实验室到工业化的转化，为碳中和目标提供关键技术支撑。