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廣州大學(xué)吳玉芳博士后和喬智威教授最新科研成果發(fā)表《Advanced Science》

來源:廣州大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院      2023-06-21
導(dǎo)讀:近日,工程技術(shù)與材料科學(xué)領(lǐng)域著名期刊《Advanced Science》(中科院一區(qū),IF= 17.521)發(fā)表了題為“Interpretable Machine-Learning and Big Data Mining to Predict Gas Diffusivity in Metal-Organic Frameworks”的研究論文。學(xué)院吳玉芳博士后和喬智威教授為通訊作者,研究生郭淑雅為第一作者,廣州大學(xué)為第一單位。

金屬有機(jī)框架(MOFs)由于具有高比表面積、高孔隙率、可調(diào)節(jié)孔徑、化學(xué)多樣性等優(yōu)點(diǎn),在吸附、催化、傳感器等領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力。當(dāng)其用于氣體分離和催化時,擴(kuò)散速率往往對工藝的整體速率有顯著影響,因此確定MOFs內(nèi)分子擴(kuò)散速率具有重要意義。目前已有大量MOFs被設(shè)計(jì)、合成和預(yù)測,實(shí)驗(yàn)測量所有MOFs的擴(kuò)散速率具有相當(dāng)大的難度。雖然分子動力學(xué)模擬技術(shù)可以彌補(bǔ)實(shí)驗(yàn)的某些不足,但其仍需較大的算力和時間。作為替代方案,機(jī)器學(xué)習(xí)具有更高效、更準(zhǔn)確的優(yōu)勢。

團(tuán)隊(duì)利用分子模擬結(jié)果與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合,建立了一個可快速準(zhǔn)確預(yù)測分子在多孔晶體材料中的擴(kuò)散性能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,并結(jié)合Shapley Additive Explanations技術(shù)挖掘了MOFs特征、待分離氣體特征與擴(kuò)散性能之間的構(gòu)-效關(guān)系;同時基于訓(xùn)練后的 LGBM模型開發(fā)了一款軟件,以協(xié)助工作者計(jì)算分子在多孔晶體材料中的擴(kuò)散性。(訪問鏈接:https://github.com/guoshuya1234/Pred_D_software.git)該工作為探索MOFs的結(jié)構(gòu)-性質(zhì)關(guān)系和實(shí)現(xiàn)分子擴(kuò)散系數(shù)的快速計(jì)算提供了新的方向。

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該研究工作獲得了國家自然科學(xué)基金、廣東省青年拔尖人才計(jì)劃、廣東省自然科學(xué)基金和中國博士后科學(xué)基金的支持。

原文鏈接:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202301461


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