[发明专利]高通量筛选与机器学习结合可控制备半导体性单壁碳纳米管的方法有效
| 申请号： | 202111538071.3 | 申请日： | 2021-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN114249317B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 张莉莉;吉忠海;高张丹;刘畅;成会明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院金属研究所 |
| 主分类号： | C01B32/162 | 分类号： | C01B32/162;G06N20/00;C01B32/159 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人： | 张志伟 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及高效可控制备半导体性占优的单壁碳纳米管领域，具体为一种高通量筛选与机器学习结合可控制备半导体性单壁碳纳米管的方法。采用组合掩模板辅助离子束镀膜，在数字标记的硅片上高通量沉积离散型催化剂阵列；采用拉曼光谱仪自动表征面上离散分布的单壁碳纳米管并获得呼吸模信息；通过自主设计的数据挖掘工具，从高通量的拉曼光谱数据中自动提取呼吸模的位置和数量，用于计算和判断每个催化剂阵列上单壁碳纳米管的导电属性，结合多波长拉曼呼吸模数据计算其金属性或半导体性单壁碳纳米管的含量；收集高通量数据训练机器学习模型，对影响碳纳米管导电属性的生长参数进行重要性排序，为可控制备高纯度的半导体性单壁碳纳米管提供指导。 | ||
| 搜索关键词： | 通量 筛选 机器 学习 结合 可控 制备 半导体 性单壁碳 纳米 方法 | ||
【主权项】：
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