Adv. Sci.: 高通量筛选+机器学习发现用于车载甲烷储存和输送的高性能MOF

液化天然气（LNG）气化与吸附天然气（ANG）充注（LNG-ANG耦合）是一种有效输送天然气的新兴策略。然而，LNG-ANG实现车载甲烷储存的高级研究项目机构能源（APRA-E）目标的潜力尚未得到充分研究。

在此，韩国釜山国立大学Yongchul G. Chung、延世大学Youn-Sang Bae等人结合高通量计算和机器学习（ML）方法，从计算就绪实验（CoRE）MOF数据库中没有开放金属位点（OMS）的5446个结构中识别出用于车载甲烷储存和输送的高性能MOF。

在基于孔径和金属种类的2步筛选后，作者对得到的2144个结构进行高通量巨正则蒙特卡罗（GCMC）模拟构建了LNG-ANG条件下工作能力最高的50个材料。LNG-ANG操作在解吸和吸附操作之间需要约140 K的较大温度波动，这可能导致晶体结构的晶格参数和可用孔体积发生变化。

这种变化的程度可能是非常明显的，因此作者对50个结构进行了MD模拟以识别相对于大温度变化整体结构变化最小的材料，随后对MD模拟获得的结构进行GCMC模拟能够识别在温度和压力波动期间其甲烷吸收和工作能力发生微小变化的材料。

图1. 高通量计算筛选结果

进一步，作者基于模拟的大数据上进行了ML模型的训练，从而比较 LNG-ANG和ANG条件之间材料性能的特征重要性的变化。结果表明，可接近的重量表面积、空隙率和吸附热是优化 LNG-ANG 条件下甲烷储存和输送的关键特征。最终，两种同构MOF（DUT-23(M), M = Cu, Co）被确定为有前景的材料。

到目前为止，在LNG-ANG条件下测量的DUT-23（Cu）和 DUT-23（Co）的甲烷工作能力（373.1和365.3 cm³（STP）cm^-3）高于在ANG或LNG-ANG 条件下报道的任何其他多孔材料。甚至，在 LNG-ANG 条件下，DUT-23（Cu）具有稳定的反复吸附甲烷能力。总之，考虑到外部温度和压力对MOF结构的影响，这项研究采用一种新颖的计算筛选策略获得了用于LNG-ANG耦合系统的创纪录的高性能MOF材料，该材料有望在实践中用于车载甲烷储存和输送。

图2. DUT-23(M)的合成与评价

Discovery of High-Performing Metal–Organic Frameworks for On-Board Methane Storage and Delivery via LNG–ANG Coupling: High-Throughput Screening, Machine Learning, and Experimental Validation, Advanced Science 2022. DOI: 10.1002/advs.202201559