金属有机骨架的高通量计算筛选研究进展

作者：刘治鲁; 李炜; 刘昊; 庄旭东; 李松

来源：化学学报, 2019, (04): 323-339.

• 金属有机骨架
• 高通量筛选
• 分子模拟
• 机器学习
• 吸附分离 metal-organic framework
• computational screening
• molecular simulation
• machine learning
• adsorption and separation

近年来,金属有机骨架(Metal-Organic Frameworks,MOFs)在气体吸附分离领域的研究获得爆发式增长.随着MOFs数量的剧增,高通量计算筛选成为从大量MOFs中发现高性能目标材料和挖掘其构效关系的最有效研究方法.本综述对MOFs的高通量计算筛选中所用到的数据库包括实验合成的MOFs组成的数据库(experimental MOFs,eMOFs)和计算机设计的MOFs数据库(hypothetical MOFs,h MOFs)、计算筛选方法包括基于分子模拟和机器学习的筛选方法,及其在CH_4储存、H_2储存、CO_2捕捉和其他气体分离领域的研究进展进行了总结.旨在通过梳理该领域的...

• 单位
  华中科技大学