第一作者：Rama Oktavian, Ruben Goeminne

通訊作者：Peyman Z. Moghadam

通訊單位：倫敦大學學院

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2021年，Svante與巴斯夫合作，擴大了CALF-20的生產規模，CALF-20是一種穩定的MOF，具有高燃燒后二氧化碳（CO₂）捕獲能力，對水表現出優異的穩定性。CALF-20成功的商業化，為對CO₂捕獲至關重要的適當結構和吸附指標提供了新思路。本論文研究了CALF-20金屬有機框架（MOF）的氣體吸附特性和框架柔性。CALF-20是一種穩定的MOF，其高容量的CO₂捕獲能力，對水有穩定性。

作者結合原子級模擬和實驗方法，探討了CALF-20的吸附性能，并揭示了其晶體結構的柔性。通過比較測量和預測的CO₂和水吸附等溫線，解釋了水-骨架相互作用和氫鍵（H-鍵）網絡在CALF-20疏水行為中的作用。

此外，通過使用密度泛函理論（DFT）和機器學習勢能（MLPs）進行常規和增強采樣的分子動力學模擬，揭示了CALF-20中吸附誘導的柔性效應。本研究結果有助于開發其他在潮濕條件下有用的CO₂捕獲MOF材料。

圖文導讀

圖1：CALF-20的結構和拓撲。

圖2：CALF-20的N₂和CO₂吸附等溫線。

圖3：原位吸附/PXRD表征CALF-20的結構變化。

圖4：第一性原理分子動力學模擬表征的CALF-20結構變化。

圖5：空的和客體-負載的CALF-20的自由能變化。

圖6：CALF-20中水吸附和H-鍵的表征。

總結展望

本研究的亮點在于通過實驗和模擬相結合的方法，深入研究了CALF-20的氣體吸附特性和骨架柔性。研究發現，在273 K時，空-骨架和CO₂載入骨架的孔體積分數差異約為12%，表明吸附的客體分子顯著增加了孔空間，為更多的吸附物提供了空間。

此外，通過使用機器學習勢能（MLPs）訓練增強采樣的DFT數據，計算了空-骨架和客體-負載骨架的完整自由能曲線，展示了骨架在客體吸附下的誘導柔性。研究結果不僅為CALF-20的工業應用提供了理論基礎，也為設計和開發其他疏水性MOF材料用于CO₂捕獲應用提供了新的視角。

文獻信息

標題：Gas adsorption and framework flexibility of CALF-20 explored via experiments and simulations

期刊：Nature Communications

DOI：10.1038/s41467-024-48136-0