近日，韩国科学技术院与麻省理工学院合作团队在Advanced Materials上发表研究，通过开发新型导电纤维吸附剂与电驱动再生系统，将DAC再生能耗显著降低至6.1 GJ/t-CO₂，为碳捕集技术的大规模应用提供了新方案。该技术不仅显著降低了再生能耗，还展现出优异的循环稳定性，为碳捕集技术的大规模应用奠定了基础。这些技术需求与高温处理设备领域的研发方向一致，特别是在快速响应加热和温度场调控方面

如今，天津大学陈亚楠、西南交通大学李金阳、中国矿业大学黄鹏飞等联合团队在《Advanced Energy Materials》期刊上发表论文，提出融合大语言模型（LLM）与遗传算法（GA）的人工智能驱动框架，结合高温热冲击（HTS）技术，成功破解了这一难题，为高效 HEA 催化剂的设计与合成开辟了新路径。GA 通过四轮迭代优化，仅需 24 个样本，结合 HTS 技术快速合成与筛选，整体筛选周期缩短

这项研究突破了高熵氧化物合成中的冷却控制瓶颈，建立了 "时间 - 温度 - 结构" 的精准调控模型，为催化材料的高通量开发提供了理论与实验双支撑。未来，随着多元素配位调控、跨体系应用拓展（如 CO₂还原、固废回收）等方向的深入，该技术有望推动氢能、环保等领域的非贵金属催化革命。深圳中科精研作为焦耳加热设备领域的创新企业，其研发的高通量全自动焦耳加热装置精准复现工艺：支持 0.1-10 秒脉冲加热，