[2a08-0900] ポスター sess. B

[P10] OCM触媒スクリーニングに基づく課題設定と機械学習を動機付けとした活性向上

○西村 俊¹、大山 順也²、LI Xinyue¹、宮里 一旗³、谷池 俊明¹、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：Machine Learning, OCM catalyst, Additive element

メタンの酸化的カップリング（OCM）反応に関するランダムスクリーニング実験データの傾向を基に高活性・高選択性を実現する触媒開発のためのターゲット設定を行い、機械学習によるデータ拡張から必要な触媒開発の要素を抽出した。高選択性を示した３元素担持OCM触媒へ、高転化率の共通の要素となるマンガン（Mn）を第４元素として添加し、そのOCM触媒活性を評価した。その結果、NaMnW/SiO2と同程度の収率・選択性を有するLiFeBa-Mn/La2O3とLiBaLa-Mn/La2O3を得た。