基于机器学习和大数据挖掘的金属-有机框架研究

摘要

金属-有机框架材料(Metal-Organic Frameworks, MOFs)因其多样化的化学结构而在气体储存与分离、催化、药物储存和递送等领域展现出广泛的应用潜力。随着MOFs种类和应用领域的快速扩展，传统的实验方法和分子模拟已经无法在短时间内充分评估新MOFs的所有性能。考虑到MOFs的数量庞大，且伴随着它们结构和性能方面的巨大数据量，将机器学习方法整合到MOFs的设计和开发中无疑将带来巨大的好处。通过构建机器学习模型，可有效揭示MOFs复杂的结构-性能关系，加速性能预测和材料设计过程。文章汇总和分析了利用机器学习方法进行MOFs吸附与分离领域的研究概述：(1)讨论了适用于机器学习工作流程的各种MOFs数据库、特征描述符、算法以及评价指标。(2)探讨了机器学习如何助力高通量计算筛选，加速对气体在MOFs中的吸附与分离研究。(3)综合讨论了机器学习在辅助基于大数据的MOFs气体吸附分离存储计算模拟中所面临的机遇与挑战。通过本工作的全面综述和分析，机器学习与大数据挖掘方法可以被更好地理解和应用，以加速MOFs的设计和开发，为相关领域提供新的研究方向和技术支持。

关键词

金属-有机框架 / 气体吸附与分离 / 高通量计算 / 机器学习 / 结构-性能关系