[2E10-2E14] 環境化学

[2E13] データ駆動型メタン酸化カップリング触媒開発の実験検証に基づく洞察

○西村 俊¹、LI Xinyue¹、大山 順也²、髙橋 啓介³ (1. 北陸先端科学技術大学院大学、2. 熊本大学、3. 北海道大学)

キーワード：Heterogeneous catalyst informatics, Oxidative Coupling of Methane, Uncovering Insights

文献データを基に２種類の機械学習によりメタン酸化カップリング（OCM）の高活性触媒を予測し、実験による検証を行った。サポートベクター回帰では、高活性なOCM触媒が提案されたがいずれも既知のNaMnW/SiO2類似体だった。更に学習の繰り返しを行うと予測材料空間の委縮が確認され、高活性触媒の提案ができなくなった。一方、ベイズ最適化は未探索領域の有望触媒を示し、学習の繰り返しによる触媒活性の向上が認められた。しかし、元素の偏りが顕著であり、元素による閾値以上の高活性触媒は提案できなかった。