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皇家墨爾本理工ACS AMI: 高通量計(jì)算+機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)MOF中的O2/N2選擇性

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）正成為各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域中越來越流行的工具，也顯示出有助于篩選各種應(yīng)用材料的潛力。到目前為止，ML和其他篩選方法已用于預(yù)測(cè)MOF的H₂和CO₂的捕獲、存儲(chǔ)和分離，但似乎沒有預(yù)測(cè)其O₂ /N₂分離性能的相關(guān)研究。

在此，澳大利亞皇家墨爾本理工大學(xué)（RMIT）Ravichandar Babarao及Tu C. Le等人結(jié)合高通量模擬和ML模型預(yù)測(cè)了無(wú)限稀釋和單一氣體組分條件下假設(shè)金屬-有機(jī)框架（hMOF）數(shù)據(jù)庫(kù)中的O₂/N₂吸附和膜選擇性。基于從計(jì)算就緒實(shí)驗(yàn)（CORE）MOF 2019數(shù)據(jù)集獲得的初始模擬數(shù)據(jù)，使用ML模型來驗(yàn)證模擬數(shù)據(jù)。

在測(cè)試的幾種算法中，隨機(jī)森林（RF）算法被證明在預(yù)測(cè)CoRE MOF數(shù)據(jù)集的O₂和N₂的吸收、自擴(kuò)散和亨利常數(shù)等方面具有良好的性能。使用化學(xué)、原子和幾何類型描述符，該算法能夠獲得良好的預(yù)測(cè)性能，其中R²值通常在0.7~0.8范圍內(nèi)。隨著這些描述符組中的每一個(gè)的添加，模型的性能顯示出總體上升趨勢(shì)。

圖1. 訓(xùn)練集（橙色）和測(cè)試集（藍(lán)色）的預(yù)測(cè)與其對(duì)應(yīng)的真實(shí)值

使用可用的hMOF描述符，然后使用經(jīng)過訓(xùn)練的模型來預(yù)測(cè)與在CoRE MOF中測(cè)試的相同的目標(biāo)變量。結(jié)果顯示，與CoRE MOF數(shù)據(jù)集相比，hMOF數(shù)據(jù)集顯示出更小的單位單元和更簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)，這導(dǎo)致篩選出的hMOF具有比文獻(xiàn)中報(bào)道的MOF更低的O₂ /N₂分離選擇性數(shù)值。

對(duì)于吸附和擴(kuò)散計(jì)算，單組分O₂和N₂氣體被認(rèn)為是在1 bar和無(wú)限稀釋條件下，這是一種理想情況，其中氣體分子之間沒有相互作用，只考慮氣體和MOF之間的相互作用。因此，這項(xiàng)工作中計(jì)算的吸附、擴(kuò)散和膜選擇性是理想的選擇性。但ML的使用能夠呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系，根據(jù)吸附和擴(kuò)散選擇性確定用于O₂ /N₂分離的最佳 hMOF并節(jié)省大量寶貴的時(shí)間和計(jì)算成本。

圖2. 預(yù)測(cè)的hMOF值（藍(lán)色）和已知的CoRE MOF值（橙色）對(duì)比

Prediction of O₂/N₂ Selectivity in Metal–Organic Frameworks via High-Throughput Computational Screening and Machine Learning, ACS Applied Materials & Interfaces 2021. DOI: 10.1021/acsami.1c18521

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