详细信息：
成果简介：氢能作为终极清洁能源，其储存是关键问题。相对于传统液体储存，固态储氢更安全、高效。但是，目前固态储氢也面临诸多问题，如何开发具有长循环寿命，合适放氢温度的储氢材料，是此领域亟待解决的问题。
成果核心创新点：1.基于机器学习和计算机模拟的储氢材料机理研究；2.储氢材料优化设计；3.解决长循环寿命、合适放氢温度等问题。
成果详细用途：用于储氢材料设计和优化，指导实验合成。适用于储氢材料研发。
预期效益说明：储氢材料是氢能发展关键，该研究提供理论指导，预计加速材料研发进程，具有重要科学价值和潜在经济价值。
成果简介：氢能作为终极清洁能源，其储存是关键问题。相对于传统液体储存，固态储氢更安全、高效。但是，目前固态储氢也面临诸多问题，如何开发具有长循环寿命，合适放氢温度的储氢材料，是此领域亟待解决的问题。
成果核心创新点：1.基于机器学习和计算机模拟的储氢材料机理研究；2.储氢材料优化设计；3.解决长循环寿命、合适放氢温度等问题。
成果详细用途：用于储氢材料设计和优化，指导实验合成。适用于储氢材料研发。
预期效益说明：储氢材料是氢能发展关键，该研究提供理论指导，预计加速材料研发进程，具有重要科学价值和潜在经济价值。
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罗伟
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