壳牌与巴西阿苏港合作建立绿氢厂

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苏港通过巧妙组合两种或多种碳材料是另一种产生优异材料性能的策略。如此，合作碳材料的导电性能在很大范围内是可调的。

它不仅填补了碳材料合成未被探索的区域，建立还给出了非晶碳到金刚石相变的根本性见解。四、绿氢数据概览图1ND（纳米金刚石）/DMG（无序多层石墨烯）复合材料的x射线衍射图和拉曼光谱及玻璃碳的P-T相图。碳的独特性在于它能灵活地形成sp、壳牌sp2和sp3键，从而形成各种性能迥异的同素异形体，例如柔软的导电石墨、超硬的绝缘金刚石等。

苏港界面处的中间杂化态也为碳的非晶-晶相变提供了新的思路。在a和b中，合作Composite-1、Composite-2和Composite-3分别代表在25GPa和1050、1100和1150℃温度下压缩GC样品后得到的样品。

建立@2022SpringNature图2ND和DMG之间的非共格界面结构。

三、绿氢核心创新点(1)定量调控非晶碳在高温高压下的相变程度，合成出超硬、超强、导电的纳米金刚石/多层石墨烯自生复合材料。首先，壳牌利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，壳牌降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），苏港所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。并利用交叉验证的方法，合作解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

最后，建立将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，绿氢举个简单的例子：绿氢当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。