计算化学与人工智能驱动的 MOFs 性能预测与筛选技术

金属有机框架材料（MOFs）作为一种新兴的多孔晶体材料，在气体吸附与分离、催化、储能、传感等领域展现出巨大潜力。然而，MOFs 结构多样、成分复杂，传统实验筛选方法耗时耗力，难以实现大规模高效设计。计算化学与人工智能技术的深度融合，为 MOFs 的理性设计与性能优化提供了革命性工具。

通过结合量子化学计算、分子模拟与机器学习，研究者能够从海量结构数据中挖掘"结构-性能"关系，预测未知 MOFs 的吸附、分离、稳定性等关键性质，实现高通量虚拟筛选与定向设计，极大加速新材料发现进程。

适合材料化学、物理化学、计算化学、化学工程、多孔材料、吸附分离、人工智能与数据科学、能源与环境工程等领域的科研人员、工程师、高校师生及相关行业技术人员。

讲师来自国内 985 高校的科研团队，长期从事人工智能辅助的科学研究。相关成果发表于《Journal of the American Chemical Society》《npj Computational Materials》《Industrial & Engineering Chemistry Research》等国际高水平期刊，迄今发表 SCI检索的论文 30 篇。擅长将人工智能方法应用于金属有机框架（MOFs）材料的催化与吸附应用研究。

跨学科融合：整合计算化学、材料科学与人工智能，构建"理论-模拟-数据-模型"一体化研究范式。
全流程实战教学：从 MOF 结构处理、模拟计算到机器学习建模与筛选，覆盖完整研究链路。
前沿技术覆盖全面：涵盖 DFT 计算、分子模拟、传统机器学习、可解释 AI、图神经网络等多层次方法。
数据驱动与机理理解并重：既强调模型预测能力，也注重通过可解释 AI 揭示物理化学机制。
科研与工程应用结合：提供经典文献复现、虚拟筛选流程、新材料设计策略，助力成果转化与论文发表。

计算化学与人工智能驱动的 MOFs 性能预测与筛选技术

第一部分 AI 与与 MOF计算基础及环境搭建

关键理论：

1.1. AI 在计算化学中的范式革新：从计算化学到深度学习

1.2. MOF 结构-功能关系解析：从金属节点、有机配体的化学特性到宏观吸附、分离性能

1.3. 科学计算与 AI 工作流整合：数据获取(DB)→结构清洗(Code)→特征计算(Tool)→模型训练(AI)的标准流程

1.4. 量子化学基础：DFT 在 MOF 结构优化、电子结构与吸附位点分析中的应用

案例实践 1：

 Case 1：使用 MOSAEC 算法处理 CoRE-MOF、QMOF 数据库，进行结构合理性校验与数据清洗，确保所有结构满足化学合理性

 Case 2：使用 Zeo++计算 MOF 孔结构特征（比表面积、孔隙率等）

 Case 3：拓扑分析与化学描述符（开放金属位点、有机配体结构式）批量提取

 Case 4：使用 CP2K 完成 MOF 的晶体结构优化，并计算 CH 4 的结合能，为机器学习筛选出来的潜在候选物进行机理解释。

第二部分分子模拟和高通量计算在在 MOFs 中中的应用

关键理论：

2.1. 分子模拟核心：力场与电荷分配的物理意义与选择策略

2.2. 分子模拟在揭示 MOF 吸附与分离机制（吸附位点、扩散路径）中的作用

2.3. 高通量计算：作为 AI 模型"数据工厂" 的搭建流程与 MOF 设计中的应用

案例实践 2：

 Case 1：使用 RASPA2 计算气体吸附/分离性质

 Case 2：使用 RASPA2 计算等温吸附曲线和气体吸附概率密度图

 Case 3：使用 GPU 加速的 gRASPA 实现高通量 GCMC 模拟，体验"计算产生数据"的规模与效率，并构建后续所需数据集

 Case4：高通量 GCMC 计算结果的分析与可视化，提取结构-性能对应关系。

文献复现：复现经典文献的高通量筛选流程，讨论如何将结果作为 AI 模型的输入

Large-scale screening of hypothetical metal--organic frameworks. Nature Chem 2012, 4,

83--89 DOI: 10.1038/nchem.1192

第三部分传统机器学习与可解释AI 在在 MOF中的应用

理论部分

3.1. 机器学习在 MOF 中的 QSAR/QSPR 模型：结构-性质定量关系

3.2. 特征工程核心：化学描述符（比表面积、孔径等）的物理意义

3.3. 算法深度解析：随机森林（RF）、XGBoost、SVM 在吸附预测中的优劣

3.4. 可解释 AI 前沿：SHAP、SISSO 在挖掘物理机制与发现设计规则中的应用

案例实践 3：

 Case 1：Python 实现 XGBoost、SVM、RF 模型预测 MOF 气体吸附分离性质

 Case 2：使用贝叶斯优化算法进行参数调优与特征选择

 Case 3：基于独立筛选和稀疏算子 (SISSO) 算法从高维特征空间中学习简洁且可解释的物理公式

 Case 4：可视化结果：AUC 曲线、误差散点图、蜜蜂群图

 Case 5：预测未知 MOF 的吸附性质，验证模型泛化能力

文献复现：Robust Machine Learning Models for Predicting High CO 2 Working Capacity

and CO 2 /H 2 Selectivity of Gas Adsorption in Metal Organic Frameworks for

Precombustion Carbon Capture J. Phys. Chem. C 2019, 123, 7, 4133--4139 DOI:

10.1021/acs.jpcc.8b10644

第四部分图神经网络（（GNN ）与MOF 结构-性能建模

理论部分

4.1. GNN 基础：如何将晶体结构表示为图---节点、边与全局状态的化学信息编码

4.2. 主流 GNN 模型：CGCNN、MEGNet 消息传递机制及在 MOF 建模中的优势

4.3. 节点/边特征构建：化学键、配位环境、拓扑连通性的编码策略

4.4. GNN 的可解释性：如何理解 GNN"看到"的化学信息

案例实践 4：

 Case 1：使用 Pymatgen 将 MOF 晶体结构转换为图神经网络所需的张量数据

 Case 2：训练 CGCNN 或 MEGNet 模型，预测 MOF 的吸附性能，并与传统ML 对比

 Case 3：GNN 可视化：使用 t-SNE 或主成分分析模型学习到的结构表征

 Case 4：利用训练好的 GNN 模型，对虚拟 MOF 数据库（如 hMOF）进行快速性能筛选与候选材料推荐

文献复现：Hydrogen storage metal-organic framework classification models based on

crystal graph convolutional neural networks, Chemical Engineering Science 2022, 259,

DOI: 10.1016/j.ces.2022.117813