通过密度泛函理论和机器学习识别用于电化学能量存储的MOFs

本文综述了密度泛函理论（DFT）和机器学习（ML）在金属-有机框架（MOFs）材料筛选和设计中的应用，特别是在电化学储能（EES）系统中的潜力。文章首先介绍了EES系统对电极材料的需求，包括高功率密度、高能量密度和长循环寿命，并指出MOFs因其高比表面积、可调结构和功能性而成为有前景的电极材料。然而，MOFs的低电导率和循环稳定性限制了其应用。文章详细讨论了基于DFT的MOFs电导率、稳定性和氧化还原活性的机制研究，并介绍了ML在MOFs筛选中的应用，包括数据库构建、特征工程和模型开发。最后，文章总结了当前研究的挑战，并提出了未来的研究方向，如提高MOFs的电导率和稳定性、开发可解释的ML模型以及设计具有特定功能的MOF结构。