神经生物学研究神经元信号传导和网络动态，这些原理可应用于化工能源领域的催化剂设计。例如，模仿突触可塑性开发自适应催化材料，能在能源转化过程中动态调整活性，提高效率。
在能源存储方面，神经生物学启发的离子通道模型有助于设计新型电池电解质。这种仿生方法模拟神经信号传输，实现更快离子迁移，延长电池寿命并提升充放电速率。
化工过程优化中，神经网络模型基于生物神经计算，用于预测反应路径和控制参数。通过机器学习算法模拟大脑决策，减少能源消耗并提升产量稳定性。
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然而，应用面临挑战，如生物材料与化工环境的兼容性问题。需进一步。