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数万亿金属有机骨架用于高性能甲烷储存的计算筛选( Computational Screening of Trillions of Metal–Organic Frameworks for High-Performance Methane Storage )
Sangwon Lee Baekjun Kim Hyun Cho Hooseung Lee Jihan Kim
在过去的十年中，有越来越多的计算筛选工作，以促进为各种不同的应用寻找最佳材料。不幸的是，这些筛选研究大多局限于他们最初的一组材料，结果是一种暴力式的筛选方法。在本工作中，我们提出了一种系统的策略，可以利用机器学习和进化算法从一个极其多样的、超过100万亿个可能的金属有机框架（MOFs）集合中找到具有所需性质的金属有机框架（MOFs）。实验结果表明,我们的算法可以发现964个甲烷工作能力超过200 cm3 cm3的MOFs和96个甲烷工作能力超过目前世界纪录的208 cm3 cm3 cm3的MOFs。我们认为这种方法可以利用MOFs的模块化特性，并且可以很容易地扩展到其他重要的应用中。
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