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摘要
人类日常生活中使用的化学化工产品约有80%的生产制造过程中涉及非均相催化反应，如何缩短催化剂开发周期，高效筛选性能优异的催化剂成为一大重要议题。在诸多催化剂中，二维材料因其独特的结构与电子特性备受关注，从种类繁多的二维材料中筛选出满足特定反应需求的类型需要明晰催化剂结构与功能的关系。描述符能够关联起催化剂的结构性质、电子性质与催化剂的性能，通过描述符，催化剂的构效关系能够被揭示与衡量。结构描述符预测二维碳材料催化活性时性能较好，电子描述符较之于结构描述符，与催化反应性能的特征参数更为匹配，而融合两者特色的二元描述符是催化剂性能描述符未来发展的重要方向。在大数据的时代背景下，描述符的发展逐渐与机器学习等新兴方法融合，包含多维度参数的性能预测模型崭露头角，随着人工智能技术的更迭，大数据驱动的性能描述符将助力二维材料催化剂的蓬勃发展。
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