国网北京数据中心硬件自动化巡检全覆盖

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论文第一作者为华中科技大学硕士生葛云轩，北京通讯作者为华中科技大学张诚副教授、柳林教授，合作者还包括澳大利亚埃迪斯·科文大学张来昌教授。2）存在催化活性-循环性能倒置关系，数据即高活性非晶合金循环性能差，而循环性能好的非晶催化剂活性低。

交变磁场在软磁非晶合金表面产生了非均匀磁场，中心自动其产生的开尔文力加速了界面双电层电子转移，是催化活性提升的主要原因。  【成果简介】最近，硬件华中科技大学材料科学与工程学院非晶态材料研究室柳林教授团队（第一作者葛云轩，硬件通讯作者张诚副教授/柳林教授）采用交变磁场技术显著提升Fe基非晶合金的降解污水催化活性和循环性能，并系统研究其降解机制与工业应用。同时，化巡交变磁场下非晶条带催化剂的使用寿命也显著提高。

交变磁场产生的温升效应对催化速率提升的贡献十分有限，检全并不是催化剂高催化速率的关键因素。覆盖【数据概览】图1 交变磁场显著提升铁基非晶合金pH工作区间和催化活性图2交变磁场显著提升铁基非晶合金循环性能图3交变磁场作用机制图4基于非晶交变磁场催化效应的装置设计及降解工业废水性能。

国网本文所采用的创新策略和研发的新型污水处理装置（发明专利：202111274936.X）将促进非晶合金催化剂在实际废水领域的应用。

受益于交变磁场下的超快反应动力学，北京该工作进一步设计了基于非晶交变磁场效应的流动式废水处理装置，北京对偶氮染料污水和各种工业废水展现了良好的降解效果。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，数据然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

最后，中心自动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。然后，硬件采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

化巡这些都是限制材料发展与变革的重大因素。另外7个模型为回归模型，检全预测绝缘体材料的带隙能（EBG），检全体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。