[P01-42] poster sess.

Japanese

[P37] Activity prediction by machine learning for alkyne selective hydrogenation over intermetallic compound catalysts

○Ryoya Maruyama¹, Takayuki Kojima¹, Yuta Seo¹, Taihei Wakayama¹, Kei Yoda¹, Iori Shimada¹ (1. Shinshu University)

Keywords:

intermetallic compound,alkyne selective hydrogenation,machine learning

アルキンからアルケンへの選択的水素化反応において高い選択性を示す触媒として金属間化合物が挙げられる。しかし、金属間化合物は、組み合わせが膨大で最適化するのは難しい。本研究では、プロピンの選択的水素化反応に着目し、様々な二元系金属間化合物やホイスラー合金触媒を用いた実験データを対象として、触媒組成や反応温度からプロピン転化率およびプロピレン選択率を予測する機械学習モデルを構築した。