北京化工大学阳庆元，西交利物浦大学丁理峰AS：机器学习与遗传算法相融合的金属-有机框架分离材料逆向设计
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2025-11-28 08:30
文章摘要
本研究针对金属-有机框架材料在气体分离领域面临的海量结构筛选难题，提出融合机器学习与遗传算法的逆向设计策略。研究团队构建了高精度机器学习模型预测MOF性能，并嵌入切线自适应遗传算法框架指导结构进化过程。通过分析进化种群发现，具有fsc拓扑和芳香配体的MOFs在CH4/N2分离中表现优异，最优结构实现了15.92的IAST选择性和2.47 mmol g-1的甲烷吸附量。该工作突破了传统试错式筛选局限，为高性能气体分离材料的智能化设计提供了新范式。
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