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公开(公告)号：CN114743617B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210399171.0
申请日：2022-04-13
Applicant: 北京化工大学
Abstract: MOFs结构空间近乎无穷大，要将所有MOFs材料逐一进行分子模拟计算，从而挑选出性能出众的材料，其计算成本是无法估量的。因此，仅仅利用巨正则系综蒙特卡洛模拟(GCMC)方法实现高性能吸附材料的高通量计算筛选已经无法满足要求。传统的机器学习方法只能探索原有库中的材料的目标性能，没有充分发挥出机器学习算法预测设计材料的功能。本发明提出基于一种改进的自适应遗传算法并结合高精度的机器学习算法作为适应度函数来搜索高性能MOFs材料的方法。该方法可以高效地搜索并生成原始数据库之外的高目标性能的MOFs材料。这一方法为多孔材料的搜索和生成提供了新的思路，而且也可以广泛应用于其他的气体吸附体系，对进行大规模高性能材料筛选和材料的逆向设计具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115232323A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210987730.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 北京化工大学
IPC: C08G83/00 , B01J20/22 , B01J20/28 , C02F1/28 , B01J20/30 , C02F101/34 , C02F101/38
Abstract: 本发明涉及纳米多孔材料技术领域，具体的说，是一种铝基金属‑有机骨架材料及其制备方法与应用。所述方法包括以下步骤：将对醛基苯甲酸加入丙酸中，搅拌使固体完全溶解，加入吡咯，搅拌回流反应，反应结束后冷却至室温后冷冻、过滤，洗涤滤饼，得到四羧基苯基卟啉配体；将四羧基苯基卟啉配体溶于DMF溶剂中，超声处理使固体完全溶解，加入九水硝酸铝和丙酸，搅拌回流反应，过滤，固体产物洗涤、烘干，即得所述铝基金属‑有机骨架材料。该材料对水体中奥硝唑和甲硝唑具有较大的吸附容量和较快的吸附脱除速率，并且具备良好的抗离子干扰能力。在材料制备方面，本发明提供的制备方法具有操作简单，经济节约等优点。
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公开(公告)号：CN115232323B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210987730.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 北京化工大学
IPC: C08G83/00 , B01J20/22 , B01J20/28 , C02F1/28 , B01J20/30 , C02F101/34 , C02F101/38
Abstract: 本发明涉及纳米多孔材料技术领域，具体的说，是一种铝基金属‑有机骨架材料及其制备方法与应用。所述方法包括以下步骤：将对醛基苯甲酸加入丙酸中，搅拌使固体完全溶解，加入吡咯，搅拌回流反应，反应结束后冷却至室温后冷冻、过滤，洗涤滤饼，得到四羧基苯基卟啉配体；将四羧基苯基卟啉配体溶于DMF溶剂中，超声处理使固体完全溶解，加入九水硝酸铝和丙酸，搅拌回流反应，过滤，固体产物洗涤、烘干，即得所述铝基金属‑有机骨架材料。该材料对水体中奥硝唑和甲硝唑具有较大的吸附容量和较快的吸附脱除速率，并且具备良好的抗离子干扰能力。在材料制备方面，本发明提供的制备方法具有操作简单，经济节约等优点。
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公开(公告)号：CN114743617A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210399171.0
申请日：2022-04-13
Applicant: 北京化工大学
Abstract: MOFs结构空间近乎无穷大，要将所有MOFs材料逐一进行分子模拟计算，从而挑选出性能出众的材料，其计算成本是无法估量的。因此，仅仅利用巨正则系综蒙特卡洛模拟(GCMC)方法实现高性能吸附材料的高通量计算筛选已经无法满足要求。传统的机器学习方法只能探索原有库中的材料的目标性能，没有充分发挥出机器学习算法预测设计材料的功能。本发明提出基于一种改进的自适应遗传算法并结合高精度的机器学习算法作为适应度函数来搜索高性能MOFs材料的方法。该方法可以高效地搜索并生成原始数据库之外的高目标性能的MOFs材料。这一方法为多孔材料的搜索和生成提供了新的思路，而且也可以广泛应用于其他的气体吸附体系，对进行大规模高性能材料筛选和材料的逆向设计具有重要意义。
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