研究目的
利用机器学习技术提升单壁碳纳米管（SWCNT）薄膜在透明导电应用中的性能。
研究成果
该研究展示了机器学习在优化单壁碳纳米管薄膜合成条件方面的成功应用，实现了目前已报道的最低等效方阻值之一。该方法在材料科学和化学工程领域具有更广泛的应用前景。
研究不足
该研究聚焦于两个关键合成参数（温度和二氧化碳浓度），而催化剂组成和反应器设计等其他因素则保持不变?；餮澳Ｐ投愿蟛问占浼安煌铣煞椒ǖ氖视眯匀杂写剿鳌?/p>
1：实验设计与方法选择：
本研究采用支持向量回归（SVR）优化单壁碳纳米管（SWCNT）薄膜的合成参数（温度与CO?浓度），该模型基于描述这些参数对薄膜等效方阻影响的训练数据集构建。
2：样本选择与数据来源：
通过半工业级气溶胶化学气相沉积法（以CO为碳源、二茂铁为催化剂前驱体）合成SWCNT薄膜，数据集包含不同合成条件下测得的等效方阻值。
3：实验设备与材料清单：
合成过程使用半工业级气溶胶CVD反应器，以CO为碳源、二茂铁为催化剂前驱体，并采用HAuCl?对SWCNT薄膜进行掺杂。
4：实验流程与操作步骤：
通过调整合成条件采集等效方阻数据，继而利用SVR模型预测可提升薄膜性能的最优合成参数组合。
5：数据分析方法：
采用交叉验证R2分数评估SVR模型性能，并将模型预测结果与实验数据进行对比验证其准确性。
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获取完整内容-
SWCNT films
Transparent and conducting applications
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HAuCl4
Doping agent for SWCNT films
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Ferrocene
Catalyst precursor for SWCNT synthesis
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CO
Carbon source for SWCNT synthesis
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