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Original title:
Tailoring Complexity for Catalyst Discovery Using Physically Motivated Machine Learning
Translated title:
Entdeckung neuartiger Katalysatormaterialien durch physikalisch motiviertes maschinelles Lernen maßgeschneideter Komplexität
Author:
Xu, Wenbin
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Natural Sciences
Advisor:
Reuter, Karsten (Prof. Dr.)
Referee:
Reuter, Karsten (Prof. Dr.); Heiz, Ulrich K. (Prof. Dr.); Hofmann, Oliver T. (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
CHE Chemie
TUM classification:
CHE 150
Abstract:
High-performing heterogeneous catalysts are key to a greener chemical industry and future sustainability. In-silico catalyst screening and discovery provide efficient and cost-effective solutions for finding suitable catalysts. In this publication-based thesis, we seek to develop physics-motivated machine learning models to address the complexity of materials and adsorbates for screening heterogeneous catalysts.
Translated abstract:
Leistungsstarke heterogene Katalysatoren sind der Schlüssel zu einer umweltfreundlicheren chemischen Industrie und zu künftiger Nachhaltigkeit. Dabei bietet ein in-silico Katalysatoren Screening eine effiziente und kostengünstige Lösung für die Suche nach geeigneten Katalysatoren. Diese publikationsbasierte Dissertation befasst sich daher mit der Entwicklung von physikalisch motivierten Modellen des maschinellen Lernens, welche die Komplexität von Materialien und Adsorbaten für das Screening het...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1689045
Date of submission:
11.10.2022
Oral examination:
25.11.2022
File size:
13474477 bytes
Pages:
93
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221125-1689045-1-4
Last change:
09.12.2022
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