华中科大李松团队: 快出传统方法2～3个数量级的水吸附预测新方法

华中科技大学李松副教授团队开发了一种基于晶格巨正则蒙特卡洛（LGCMC）分子模拟方法的新技术，用于高效预测纳米多孔吸附剂的水吸附等温线。该方法通过引入一种通用校正策略，显著提高了预测的准确性和效率，比传统方法快2至3个数量级。研究背景强调了水吸附在环境和能源领域的重要性，以及现有实验和模拟方法的局限性。研究目的是为了解决这些局限性，提供一种更高效、更准确的预测工具。结论表明，LGCMC方法不仅能够快速准确地预测水吸附性能，还能加速筛选出具有优异性能的吸附剂，对相关领域的应用具有重要影响。