机器学习对固态合成条件的合理化和预测

与此相反，从合成相关反应的热力学派生的特征与所选的加热温度没有直接相关性。这种最佳固态加热温度与前体稳定性之间的相关性将塔曼法则从金属间化合物扩展到氧化物系统，表明反应动力学在确定合成条件中的重要性。加热时间与所选择的实验程序和仪器设置之间显示出强相关性，这可能表明数据集中的人类偏差。利用这些预测特征，我们构建了具有良好性能和广泛适用性的机器学习模型，以预测合成多样化化学系统所需的条件。