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基于机器学习的金属有机框架材料吸附分离模型：构建、验证与应用拓展.docx

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基于机器学习的金属有机框架材料吸附分离模型：构建、验证与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今材料科学的前沿研究中，金属有机框架（Metal-OrganicFrameworks，简称MOFs）材料作为一类极具潜力的新型晶态多孔材料，正受到广泛关注。MOFs材料由金属离子或簇与有机配体通过配位键自组装形成，这种独特的结构赋予了它诸多优异性能，使其在吸附分离领域展现出重要价值。

从结构特性来看，MOFs具有高孔隙率和大比表面积的显著优势。其孔隙率可高达90%以上，比表面积能够达到数千平方米每克。这种微观结构使得MOFs能够提供丰富的吸附位点，极大地增强了对各种分子的吸

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