施耐德电气实施工业4.0的三个步骤

然而，施耐施工就在刚刚过去的6月份消费淡季来临之际，在业界不看好的状态下，热水器市场却意外地迎来了一股暖流，呈现出持续增长的趋势。

在过去几十年中，德电通过催化技术将有机原料转化为高附加值化学品、燃料和药物引起了极大的关注。基于原位和工况表征结果、气实机器学习和高通量理论计算，可望对CeO2基催化剂的结构动力学及其相应的有机转化反应机理有更深入的认识。

步骤1989-1991年在丹麦托普索国际公司的多相催化基础科学部从事博士后研究。等离子体贵金属的引入可以有效地提高对可见光的吸收，施耐施工增强醇或胺选择氧化反应中电子-空穴对的分离。他目前的研究兴趣是温和条件下的三相氧化还原催化反应，德电其中还原反应包括硝基苯的氢化和生物质衍生的平台化学品的氢解或加氢脱氧反应，德电而氧化反应的重点则是极具挑战性的碳氢化合物的C-H键活化。

2015年底加入马克斯-普朗克化学能源转换研究所，气实担任多相催化课题组组长。步骤3)CeO2基催化剂的光催化有机转化反应机理有待进一步研究。

此后在德国化学工业界工作了三年，施耐施工主要负责开发氢甲酰化反应下游衍生物的合成新工艺。

二氧化铈基催化剂具有可逆的Ce3+/Ce4+氧化还原对、德电可调控的氧空位和表面酸碱性质等优点，在催化有机合成领域得到了广泛的研究。然而，气实这些基于DFT的程序的计算成本非常昂贵，并且一旦所研究的系统大到一定程度，算力限制将使得其几乎不可能实现。

【研究简述】图1.机器学习中的(a)线性模型、步骤(b)核回归模型、(c)决策树模型和(d)神经网络模型的示意图。施耐施工(b)20个选定特征的Pearson相关系数图。

德电(c)使用双原子过渡金属酞菁催化剂作为电催化剂的CO2RR反应途径示意图。本工作被收录在MaterialsReports:Energy期刊，气实作为能源材料中的机器学习与人工智能专刊的封面文章发表。