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华东师范大学潘丽坤教授团队EST｜机器学习（ML）加速共价有机框架（COFs）在环境与能源应用中的发现

水处理文献速递 2025-04-09 10:06

文章摘要

本文综述了机器学习（ML）在共价有机框架（COFs）材料研究中的应用，特别是在环境与能源领域中的CO₂捕集、CH₄储存、气体分离和催化等方面。研究背景指出，传统的材料研究方法效率低下，而ML能够高效处理大规模数据并预测材料性能。研究目的是系统总结ML在COFs材料筛选、结构设计和性能预测中的应用，并探讨当前面临的挑战，如数据稀缺、特征工程复杂等。结论部分强调ML在COFs研究中的潜力，尽管存在挑战，但其与分子模拟等方法的结合为材料设计提供了新的方向。

华东师范大学潘丽坤教授团队EST｜机器学习（ML）加速共价有机框架（COFs）在环境与能源应用中的发现

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