[发明专利]基于计算机模拟可控生成缺陷网状骨架材料模型的方法有效
申请号: | 202011187599.6 | 申请日: | 2020-10-30 |
公开(公告)号: | CN112382351B | 公开(公告)日: | 2022-03-25 |
发明(设计)人: | 吴颖;段海鹏;奚红霞 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | G16C60/00 | 分类号: | G16C60/00;G06F30/20 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 郑浦娟 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 计算机 模拟 可控 生成 缺陷 网状 骨架 材料 模型 方法 | ||
本发明公开了一种基于计算机模拟可控生成缺陷网状骨架材料模型的方法,该方法包括标记节点与配体的对接原子、识别和删除对接原子之间的化学键、生成材料的网络近邻列表、定量控制缺陷含量和分布、重建连接键和删除孤立节点。本发明方法适用于多种类型网状骨架材料缺陷结构的构建,能够高效快速地、定量地遍历网状骨架材料缺陷的含量和分布范围,可大批量生成一系列缺陷结构,为后续从统计学角度系统地研究缺陷网状骨架材料的定量构效关系提供高质量的理论模型。
技术领域
本发明涉及计算机模拟定量调控材料结构技术领域,特别涉及一种基于计算机模拟可控生成缺陷网状骨架材料模型的方法。
背景技术
Omar M.Yaghi教授作为“网状化学”的开拓者,通过对分子成键方式、网络拓补学结构的精细设计和调控,发展了一系列新型的长程有序多孔材料,如金属有机骨架(MOFs)材料、沸石咪唑酸酯骨架(ZIFs)材料、共价有机骨架(COFs)材料等。其中MOFs材料种类最多,也是目前研究最为广泛和最为深入的网状骨架材料。由于组成结构单元和连接方式多样且高度可调,MOFs材料可以实现多种孔道环境以适应不同的应用需求,在吸附、分离、催化、药物运输等多个领域表现出巨大的应用潜力。例如,由Omar K.Farha教授课题组首次合成的NU-1501-Al兼具高质量比表面积(7310m2/g)和高体积比表面积(2060m2/cm3),对甲烷的可输出储量高达238v(STP)/v,对氢气的可输出储量达到14wt%,是迄今为止对能源气体吸附储存量最高的MOFs材料之一。
然而,以吸附分离的应用需求为导向开发高性能MOFs材料却面临两个瓶颈问题:1、吸附容量和分离性能的矛盾。高吸附容量需要较大的孔道,但是大孔道对混合气体分子的筛分效果较弱。2、吸附容量和材料结构稳定性的矛盾。高吸附容量的MOFs材料往往需要较长的有机配体,但长配体会导致材料结构的机械稳定性较差。因此,开发同时兼具吸附性能、分离性能和结构稳定性的MOFs材料成为国内外的研究热点。
目前,强化MOFs吸附分离性能的主要途径有:(I)延长有机配体,提高材料的比表面积和孔容,但延长配体不仅会降低材料的结构稳定性,而且容易导致“互穿”结构的形成而降低孔隙率,反而不利于气体传质;(II)增加活性位点,强化材料与混合物中其中一种组分的作用力,但需避免多组分竞争吸附的问题,实验合成较复杂苛刻;(III)利用柔性MOFs的结构膨胀/收缩形变,提高气体释放量,但柔性骨架也存在结构不稳定的问题。缺陷工程技术作为一种新兴的MOFs性能强化方法,利用温和的手段人为破坏部分配体或金属簇,在维持材料稳定性的基础上,又同时具有局部扩大孔道(增强传质)和适量增加活性位点的双重功能,在气体吸附分离应用中展示了独特的优势。
例如,在HKUST-1中引入介孔尺度的结构缺陷可使材料的甲烷工作吸附量提高16%。通过引入缺陷调控UiO-66和孔径和比表面积,使材料对不同尺寸的分子(如SO2、环氧己烷、甲苯等)具有识别吸附能力。但是,MOFs的缺陷程度由其含量和分布两个维度决定,一种MOF材料可能产生的缺陷结构可能性很多,而且目前实验技术尚未能精确表征其缺陷含量和分布,计算模拟层面上也缺少能够同时定量控制MOFs缺陷含量和分布的有效方法,导致大规模收集缺陷MOFs的结构统计学数据几乎不可能。这也是缺陷MOFs的构效关系研究难以深入开展的重要原因。
因此,本领域需要一种基于计算机模拟可批量、可控生成缺陷MOFs模型的方法,能够构建涵盖特定MOFs所有可能的缺陷结构模型,为后续从统计学角度系统地研究缺陷MOFs的构效关系提供理论模型基础。
发明内容
本发明的第一目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种基于计算机模拟可控生成缺陷网状骨架材料模型的方法,该方法能够以数学方式精确地遍历网状骨架材料中缺陷含量和分布范围,能够普适地生成网状骨架材料的所有可能缺陷结构。
本发明的第二目的在于提供一种计算设备。
本发明的第一目的通过下述技术方案实现:一种基于计算机模拟可控生成缺陷网状骨架材料模型的方法,包括如下步骤:
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