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【Angew】暨南大学陆伟刚/李丹教授团队：机器学习辅助探索MOF-5类似物的化学空间以增强C2H6/C2H4分离

CBG资讯 2025-03-25 11:00

文章摘要

本文研究了利用机器学习辅助分子模拟策略筛选MOF-5类似物以增强C2H6/C2H4分离性能。背景是C2H4作为重要的化工原料，其与C2H6的分离具有挑战性，传统方法能耗高。研究目的是开发兼具高C2H6吸附量和优异C2H6/C2H4选择性的MOF材料。通过构建MOF-5类似物数据库，采用机器学习算法筛选出性能优异的MOF（A-66），实验验证了其高吸附量和选择性。结论是该策略不仅适用于C2H6/C2H4分离，还可推广至其他轻烃分离。

【Angew】暨南大学陆伟刚/李丹教授团队：机器学习辅助探索MOF-5类似物的化学空间以增强C2H6/C2H4分离

查看文献： Machine Learning-Assisted Exploration of Chemical Space of MOF-5 Analogues for Enhanced C2H6/C2H4 Separation
查看期刊：Angewandte Chemie International Edition

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