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化材学院林业工程学科绿色家居材料团队在《ACS Nano》期刊发表高水平综述论文
【发布日期: 2024-07-02】 【来源:化材学院 】 【作者:朱文凯】 【编辑:郝璞玉】 【点击量:


7月2日,林业工程学科绿色家居材料团队在国际材料领域顶级期刊《ACS Nano》(中科院1区,IF=15.8)在线发表题为“Efficient Removal of Greenhouse Gases: Machine Learning-Assisted Exploration of Metal−Organic Framework Space”(机器学习赋能面向温室气体去除的金属有机骨架)的综述论文。第一作者是该团队硕士研究生辛瑞麒,通讯作者为私密入口3秒自动转入朱文凯,合作作者包括河南城建学院王超海教授、毛艳丽教授以及昆士兰大学Yusuke Yamauchi教授。私密入口3秒自动转入化学与材料工程学院为该论文第一单位和通讯作者单位。

该综述论文全面总结了近年来机器学习作为辅助工具筛选高性能MOFs用于温室气体去除的研究进展和展望,系统提供了机器学习、MOFs、温室气体去除三者的关系(图1),其中涵盖了机器学习在筛选MOFs时的一般工作流程和一些常见算法的介绍,重点总结了机器学习辅助筛选高温室气体去除性能的MOFs的应用。该工作有望为室内家居污染物的去除提供了新的解决方案,同时为绿色家居材料的设计指明了发展方向。

图1 图形摘要

该综述囊括了各种机器学习方法筛选MOFs在温室气体去除中的应用,其中包括监督学习,无监督学习到半监督学习等,这些算法分别被用于不同的场景。由于温室气体是导致全球变暖的主要原因,有效地控制和去除温室气体,是科学界和工业界关注的焦点。该综述探究了机器学习辅助筛选MOFs在常见温室气体(CO2,CH4和SF6)去除中的应用。通过一系列的数据预处理、模型选择、训练、预测,实现对具有高温室气体去除性能的MOFs筛选。此外,本文梳理了机器学习在辅助MOFs筛选的实际应用中遇到的数据集质量低、可解释性低等问题的解决路径。同时,提出了使用机器学习在MOFs筛选时可加入实验失败数据,以更好的完善实验。论文最后列举了机器学习辅助筛选具有高温室气体去除性能MOFs的关键研究挑战,并提出了相应的发展展望(图2)。

图2 机器学习辅助筛选高性能的目标MOF



(化材学院 朱文凯)


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