金属有机骨架的高通量计算筛选研究进展

被引：22

作者：

刘治鲁 ^{[1
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李炜 ^{[1
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刘昊 ^{[2
]}

庄旭东 ^{[2
]}

李松 ^{[1
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机构：

[1] 华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院

[2] 华中科技大学能源与动力工程学院煤燃烧国家重点实验室

来源：

化学学报 | 2019年 / 04期

关键词：

金属有机骨架; 高通量筛选; 分子模拟; 机器学习; 吸附分离;

D O I：

暂无

中图分类号：

O641.4 [络合物化学（配位化学）];

学科分类号：

摘要：

近年来,金属有机骨架（Metal-Organic Frameworks,MOFs）在气体吸附分离领域的研究获得爆发式增长.随着MOFs数量的剧增,高通量计算筛选成为从大量MOFs中发现高性能目标材料和挖掘其构效关系的最有效研究方法.本综述对MOFs的高通量计算筛选中所用到的数据库包括实验合成的MOFs组成的数据库（experimental MOFs,eMOFs）和计算机设计的MOFs数据库（hypothetical MOFs,h MOFs）、计算筛选方法包括基于分子模拟和机器学习的筛选方法,及其在CH4储存、H2储存、CO2捕捉和其他气体分离领域的研究进展进行了总结.旨在通过梳理该领域的研究进展和思路,明确未来的研究方向和面临的挑战,加快MOFs的研发进程,促进MOFs的商业化应用.

引用

页码：323 / 339

页数：17

共 14 条

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