基于贝叶斯优化的钌、锡、铟掺杂富锂锰基电催化剂筛选方法及电子设备和存储介质

本发明涉及一种基于贝叶斯优化的钌、锡、铟掺杂富锂锰基电催化剂筛选方法及电子设备和存储介质，该方法包括：基于狄拉克分布生成均匀的钌、锡、铟掺杂富锂锰基材料数据集，通过元素替换生成掺杂结构，计算羟基吸附能并提取描述符构建数据集训练机器学习模型；对初始电催化剂结构进行扩胞操作，预测各吸附位点的羟基吸附能，结合玻尔兹曼分布将吸附能偏差映射为电流密度表征组分活性；基于获得的组分活性信息，选取初始组分，利用贝叶斯优化构建代理模型；通过期望改进策略确定待采样组分，采样并更新代理模型，输出最优掺杂比例。与现有技术相比，本发明能够高效筛选出具有优异催化性能的钌、锡、铟掺杂富锂锰基电催化剂，降低实验成本。