基于人工神经网络的高熵合金储氢容量预测工具开发及其在清洁能源中的应用

本研究针对高熵合金(HEAs)储氢容量预测难题，开发了基于人工神经网络(ANN)的预测工具，整合VEC(价电子浓度)、H/M比、ΔSm(混合熵)、δr(原子尺寸差)和k(体积模量)等关键参数，模型训练与验证准确率达89.9%和90.7%，揭示VEC是优化储氢性能的核心参数，为氢能源汽车和便携电源的固态储氢材料设计提供新范式。

　　

氢能作为能量密度达142 MJ/kg的清洁能源，其存储技术是制约发展的关键瓶颈。传统液态/气态储氢存在低体积密度和高成本缺陷，而镁基等固态材料虽容量高但需300°C以上释氢。高熵合金(HEAs)因其多主元特性形成的异质结构与高熵效应，展现出优异的储氢潜力，但成分-性能关系复杂导致实验筛选效率低下。

印度科学与工业研究委员会(CSIR)的K. Surya团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表研究，通过人工神经网络(ANN)构建了HEAs储氢容量预测模型。研究收集100组HEAs实验数据，以VEC、H/M比、ΔS_m、δ_r和k为输入参数，采用三层前馈网络架构，使用TANSIG传递函数和Levenberg-Marquardt反向传播算法训练。模型训练集准确率89.9%，验证集达90.7%，成功预测AlFeCrMnCu等合金储氢容量误差低于0.36%。

关键技术方法

1. 数据采集：整合100种HEAs的VEC、ΔS_m等参数与实测储氢容量(wt.%)
2. 网络构建：10神经元/层的三层前馈网络，采用TANSIG函数和TRAINLM算法
3. 验证策略：通过独立数据集验证模型泛化能力，R值达0.85704

研究结果

1. 元素选择：Ti/V/Cr等BCC结构元素主导的HEAs更利于氢吸附
2. 数据建模：ΔS_m与δ_r的协同效应显著影响氢原子扩散路径
3. 容量预测：VEC被证实为最关键参数，当VEC<5.5时合金储氢容量提升40%

结论与意义
该研究首次建立HEAs储氢性能的ANN预测框架，揭示VEC与储氢容量的非线性关系，指导设计出AlFeCrMnW等高性能合金。相比传统试错法，该方法将材料开发周期缩短70%，为氢燃料电池汽车等应用提供材料设计新思路。ANRF资助的这项成果，标志着机器学习在能源材料领域取得实质性突破。