【同济｜Chin. Chem. Lett.】电化学氧化中的机器学习：小型综述

文章信息

题目（中文）：电化学氧化过程中的机器学习：小型综述

英文原题：Machine learning in electrochemical oxidation process: A mini-review

作者：Zonglin Li, Shihua Zou, Zining Wang, Georgeta Postole, Liang Hu, Hongying Zhao*

单位：同济大学化学科学与工程学院、上海化学品环境安全与可持续发展重点实验室；法国里昂一大-法国国家科学研究中心；同济大学计算机科学与技术学院；深蓝科学院

期刊：Chinese Chemical Letters，2025，Vol.36，110526

DOI：10.1016/j.cclet.2024.110526

一句话概括核心结论

本文首次系统总结了机器学习（ML）在电化学氧化领域的研究进展，阐明其在污染物去除、电池寿命预测、物质合成和材料表征中的关键作用，并展望其在可持续能源与环境技术中的前景。

研究背景与科学问题

随着环境治理与能源存储需求的提升，电化学氧化因其高能效、可控性和绿色特征受到关注。但该过程涉及多变量强非线性耦合，传统实验难以解析与优化。机器学习为解决此类复杂多参数问题提供了数学工具，尤其是在反应优化、机理揭示与性能预测方面展现潜力。然而，缺乏系统化的综述和算法比较，使得研究者在算法选择和模型构建上仍面临困扰。

技术原理与创新点

作者对多种典型算法（MLR、SVM、XGBoost、ANN、RF）进行了原理综述，并总结其在电化学氧化场景下的适用性：

MLR

：揭示反应参数与氧化效率的线性关系；

SVM / XGBoost

：用于非线性反应建模与条件优化；

ANN

：擅长多因子复杂模式学习和反应速率预测；

RF

：抗噪性好，适合处理实验数据波动。

创新点包括：

基于文献计量法清晰展现了2013–2022年领域发展态势；

将算法优劣与四大子领域（污染、储能、合成、表征）配对分析；

提出面向自主实验反馈的智能化模型集成路径。

实验验证与性能

代表性工作展示了ML在四个方向的应用成果：

污染物去除

：XGBoost+PSO算法预测反应速率，实验误差仅4%；BP-ANN 模型的拟合精度较一阶动力学高一至两数量级。

电池修复

：ANN预测热生成率（R²高达1.00），XGBoost估算SOC的RMSE为2.56，实现无先验SOC实时预测。

物质合成

：SVM优化电化学H₂O₂生成条件，预测值与实测R²分别为0.86–0.95；GPR结合贝叶斯优化实现α-酮亚胺膦酸酯高效合成。

材料表征

：SVM与DFT联用将计算量缩减数倍；CNN自动识别STEM图像中晶格缺陷，精确解析退化机制。

学术贡献

首次系统整合机器学习算法在电化学氧化领域的应用全景；

通过科学计量学揭示研究热点及演进趋势；

按四大应用方向提出算法选型指南；

展望了数据自适应与可解释AI在电化学中的未来方案。

局限性与未来方向

当前ML模型仍受限于高质量数据缺乏与特征工程困难；

模型可解释性不足，“黑箱”问题突出；

未来应探索：

自监督与迁移学习

，降低数据依赖；

实时实验反馈框架

，实现自主优化；

多算法融合（RF-XGBoost-ANN）

，以提升预测精度与泛化性。

总结

机器学习正成为电化学氧化研究的核心工具。从环境治理到能量存储，其应用已从实验辅助发展为过程驱动。未来结合自动化实验与可解释AI，将进一步推动该领域从“经验化设计”走向“数据驱动创新”。

图文赏析

图1.电化学氧化中机器学习的研究方向概览。

图2.常用机器学习算法示意：SVM、ANN、RF、XGBoost。

图3.污染物处理中的ML预测与反向优化流程及验证结果。

图4.锂离子电池退化层级关系与实验/仿真拟合曲线。

图5.SVM预测H₂O₂生成参数的实验验证。

图6.基于SVM与CNN的材料表征建模框架及误差分布。