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俄罗斯团队开发机器学习模型预测稀土与锕系元素配合物稳定性

莫斯科国立大学化学系智能化学设计跨学科实验室研究人员与该校力学与数学系同事合作，开发出一种用于评估稀土元素和三价锕系元素配合物稳定性的新型机器学习模型。相关成果已发表在《化学物理杂志》上。研究团队表示，机器学习可在化学研究中降低时间和材料成本，这一点对稀有、昂贵或具有危险性的镧系元素和锕系元素尤为重要。镧系元素与钪、钇通常被归为稀土元素，广泛用于永磁体、电池、电子元件和激光器等领域。由于稀土元素在自然界中...

2026-08-25

锕系元素分离取得新进展

锕系元素的高效分离是铀矿冶炼、乏燃料后处理、含锕废液处理、核取证和核应急等重大需求的关键环节和难点之一。以大体积高放射性含锕废液的处理为例，有效回收铀钚元素、合理固化具有强放射性和高化学毒性的次锕系元素，对控制锕系物种的环境迁移、对含锕废物进行安全地质处置和实现核不扩散十分重要。然而，发展兼具高分离选择性、优良物化稳定性的锕系分离材料或高效分离技术仍具挑战性。

2023-04-21