数据驱动的MOFs及其复合材料的构筑和性能研究

【作者】 郑斌； 王金磊； 王连莉； 张莉；

【机构】 西安科技大学材料科学与工程学院；

【摘要】 金属有机骨架(MOFs)是一种有序的多孔高分子材料,其拥有巨大的比表面积和高度可调的孔隙结构,在吸附、分离、储能、传感、生物医学等领域展现出诱人的应用前景。MOFs材料家族庞大,已报道的单体结构多达10万种,且MOFs及其复合材料种类还在不断攀升中,这既为该类材料的开发应用带来机遇,也对当前的研究能力提出挑战。使用多尺度、高通量计算方法来开展MOFs及其复合材料的构筑和性能研究,可在降低物耗和缩短研究周期的同时,挖掘得到调控MOFs材料结构和性能的关键因素。从有序微孔的分子结构出发,系统考察了MOFs骨架化学基团和柔性结构对客体分子吸附、扩散的影响规律,并提出使用机械化学方式在亚埃尺度调控MOFs孔隙尺寸,实现高效储氢、储甲烷等,以及对乙烯/乙烷和丙烯/丙烷共沸物的有效分离[1-3]。基于对MOFs/碳纳米管、MOFs/高分子、MOFs/MXene等复合材料界面原子结构和相容性的解析[4],来指导MOFs基复合材料的构筑和应用。研究面向MOFs结构数据库,基于高通量计算生成的大规模结构和性能数据,结合机器学习等数据开发技术,驱动MOFs及其复合材料的构筑和性能研究。更多还原