一、年产能产【导读】随着社会的发展和人类对健康的重视，开发研究智能织物对人体运动状态进行实时的监测及可穿戴电子设备供能具有重要的意义。

图3、绿氨采用原位漫反射研究CO分子在100°C下的化学吸附作用©Elsevier（a，b）不同催化剂的原位DRIFTSCO化学吸附（100℃）和H2-TPD图谱。在相同条件下，建松Ru(Na)/Beta的加氢性能远远高于Ru基和其他金属基多相催化剂。

（c，原氢业园d）Ru(Na)/Beta和Ru/Al2O3的HRTEM图像。文献链接：项目SynergisticcatalysisofRusingle-atomsandzeoliteboosts high-efficiencyhydrogenstorage（AppliedCatalysisB:Environmental，项目2022，10.1016/j.apcatb.2022.121958）本文由材料人CYM编译供稿。（e，签约f）Ru(Na)/Beta的HAADF-STEM图像和以及相应的EDX元素映射。

图6、年产能产不同温度下所有中间体和产物分布©ElsevierNEC在(a–c) Ru(Na)/Beta和(d–f)Ru(Na)/Al2O3上加氢过程中，时间与产物的相关性。研究发现，绿氨目前加氢催化剂存在的挑战是高金属负载量（高达5wt%Ru）以及高反应温度（130-230℃）。

因此，建松该研究工作为分子筛负载金属催化剂在温和条件下快速催化LOHCs储氢提供了新的见解。

图4、原氢业园原位FTIR表征©Elsevier（a，b）在100℃下，Ru(Na)/Beta,Ru/Beta,Beta,Ru(Na)/Al2O3、Ru/Al2O3和Al2O3的催化剂上氢气活化的原位FTIR图谱。Ceder教授指出，项目可以借鉴遗传科学的方法，项目就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

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