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机器学习辅助MOFs高通量计算筛选及气体分离研究进展
目录
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3研究内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
MOFs基础与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1MOFs定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2MOFs的制备方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3MOFs在气体分离中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
机器学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1机器学习基本理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2常用机器学习算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3机器学习与MOFs的结合方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
高通量计算在MOFs筛选中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.1高通量计算技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.2MOFs高通量筛选流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.3案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
机器学习辅助的MOFs高通量计算筛选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
5.1数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.2模型选择与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.3模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.4实际应用中的挑战与解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
气体分离技术现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
6.1气体分离技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
6.2当前气体分离技术的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.3未来发展趋势与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
机器学习在气体分离领域的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
7.1机器学习技术对气体分离的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
7.2潜在的应用领域与市场前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
7.3面临的伦理、法律和技术问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
8.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
8.2未来研究方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
8.3研究的局限性与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
1.内容概览
机器学习辅助的多孔材料（MOFs）高通量计算筛选及气体分离研究进展是近年来化学和材料科学领域的一个热点。MOFs作为一种具有高比表面积、可调节孔径和多样的功能基团的多孔材料，在气体吸附、存储、分离和催化等应用中展现出巨大的潜力。然而，传统的筛选方法耗时耗力，且效率低下。因此，利用机器学习技术来辅助MOFs的高通量计算筛选，可以大幅提高筛选效率和准确性，从而加速新MOFs材料的发现和应用开发。
在气体分离领域，MOFs由于其独特的物理化学性质，如高选择性和高稳定性，已成为理想的气体分离材料。通过机器学习算法对大量的实验
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