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    自然·机器智能 | 利用机器学习预测有机金属框架的水稳定性

    金属有机骨架(MOFs)由于其高度可调节的结构特性,在吸附、分离、传感和催化等领域具有极大的应用潜力。然而,MOFs必须能在水蒸气中保持稳定,才能在工业中得到应用。目前,预测MOFs的水稳定性是十分困难的:一是因为MOFs合成的时间成本高昂,二是因为目前的建模技术无法准确地捕获MOFs水稳定性特征。对此,我们建立了一个机器学习模型,可以根据不同的应用目的或所处环境的水蒸气浓度,迅速且准确地判断MOFs是否稳定。该模型的训练集包括200多个已测量水稳定性的MOFs,并设计了一套全面的化学特征描述符。描述符中的信息包括三类:MOFs的金属节点、有机配体、金属-配体摩尔比。除了为未来的实验筛选水稳定的MOFs候选材料外,我们还从训练好的模型中提取了一些关于MOFs水稳定性的简单化学趋势。本文所述的通用方法,可以基于其他设计标准筛选MOFs。

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