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新加坡國立ACS AMI: 分子模擬+機器學(xué)習(xí)快速篩選用于丙烷/丙烯分離的MOF

目前，已經(jīng)合成了100000多種金屬-有機框架（MOF），然而確定特定應(yīng)用的最佳候選材料具有挑戰(zhàn)性，且大量MOF的實驗測試在經(jīng)濟上是不可行的。

為此，新加坡國立大學(xué)姜建文教授等人開發(fā)了一種分子模擬（MS）和機器學(xué)習(xí)（ML）的協(xié)同方法快速篩選用于丙烷/丙烯分離的金屬-有機骨架（MOF）。

首先，通過分子模擬 (MS) 方法預(yù)測了1726個“計算就緒、實驗性”(CoRE) MOF中 C₃H₈/C₃H₆混合物的吸附容量和選擇性，建立了分離度量和結(jié)構(gòu)因素之間的關(guān)系，并確定了33種性能最佳的CoRE MOF。

然后使用孔徑、孔幾何形狀和框架化學(xué)作為特征描述符在CoRE MOF上訓(xùn)練和開發(fā)ML模型，通過引入分級孔徑分布和幾何描述符，ML模型的準(zhǔn)確性得到了顯著提高。描述符的特征重要性由基尼不純度（Gini impurities）和 SHAP（Shapley Additive Explanations）值確定和解釋。

圖1. 用于快速篩選用于丙烷/丙烯分離的MOF的流程

隨后，ML模型用于在實驗性“劍橋MOF結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫”（CSD）和計算機假設(shè)的MOF數(shù)據(jù)庫（hROD）中快速篩選用于丙烷/丙烯分離的MOF。在CSD MOF中，作者發(fā)現(xiàn)樣本預(yù)測與模擬結(jié)果非常吻合，證明了ML模型從CoRE到CSD MOF的出色可轉(zhuǎn)移性。此外，已確定9個CSD MOF具有優(yōu)于性能最佳的CoRE MOF的分離性能。

最后，6個實驗性MOF數(shù)據(jù)庫和hROD之間的相似性和多樣性通過t分布式隨機鄰域嵌入 (t-SNE) 算法進行可視化和比較。值得注意的是，CoRE和CSD MOF在化學(xué)和幾何特征空間中具有密切的相似性。通過協(xié)同MS和ML，本研究中開發(fā)的分級方法將推動跨不同數(shù)據(jù)庫的MOF快速篩選，以實現(xiàn)工業(yè)上重要的分離過程。

圖2. CSD MOF中丙烷/丙烯分離的ML預(yù)測

Rapid Screening of Metal-Organic Frameworks for Propane/Propylene Separation by Synergizing Molecular Simulation and Machine Learning, ACS Applied Materials & Interfaces 2021. DOI: 10.1021/acsami.1c13786

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