共价有机骨架材料气体吸附与分离性能的高通量筛选研究
随着社会和经济的日益发展，温室效应和化石能源危机已经成为了21世纪人类不可忽略亟待解决的两大难题了。为了解决全球变暖和对传统化石能过度依赖的问题，对CH4、C2H6/C2H4等烃类的吸附/分离是获得清洁能源和降低能源消耗的关键步骤，尽管目前这方面已经取得了不少进展，但是仍然存在着效率低、耗时长等问题。共价有机骨架(Covalent Organic Framework，COFs)，因其众多优点，如密度低、比表面积高、功能可调性等，在气体吸附分离方面展现了较为广阔的应用前景。但是由于COFs材料数量的逐渐增加，仅仅依靠实验方法无法对材料进行逐个地筛选分析，因此本文基于COFs数据库，采用分子模拟与机器学习方法，对CH4存储、CH4/C2H6/C3H8循环吸附/脱附以及C2H6/C2H4的吸附分离进行了系统性的理论研究。主要的工作内容如下: (1)利用分子模拟，计算了404，460个共价有机骨架(COFs)在298K下的甲烷存储量(65bar)和工作容量(65-5.8bar)，然后利用机器学习算法包括梯度提高决策树(GBDT)、神经网络(NN)、支持向量机(SVM)、随机森林（RF）、决策树(DT)进行建模并评估模型的预测能力。结果表明，RF模型具有最高的预测精度，DT模型可以从数据库中成功识别出高性能材料，准确率超过97％。筛选出的COFs的工作容量优于迄今为止报道的各种吸附剂。结果对新型甲烷存储材料的设计和合成具有一定的指导意义。 (2)为了研究乙烷和丙烷对吸附天然气(ANG)储罐性能的影响，基于GCMC模拟、理想吸附溶液理论(IAST)和质量守恒方程，建立了描述ANG储罐在任意时刻状态下的数学模型。重点研究了在160个COF结构中杂质的积累变化。结果发现，在任何COF中，ANG储罐的性能在早期运行周期中都单调下降，直到达到循环稳定状态，COF-A是目前性能最好的h-COFs。这为实际情况中甲烷存储材料的设计与合成提供了指导意见。 (3)本研究采用分子模拟的方法，对534种不同的CoRE-COFs材料进行了大规模计算筛选，研究C2H6/C2H4等量混合物的吸附分离性能，评价了COFs的吸附选择性、工作容量和吸附剂选择参数等指标。通过结构-性能关系分析，挖掘出来理想分离材料应具有的结构特征，同时筛选出了一些可用于C2H6/C2H4分离的高性能材料，这为实验人员后续进一步设计和合成高性能材料提供了理论参考。
共价有机骨架材料;甲烷存储;气体分离;分子模拟;机器学习
北京化工大学
硕士
化学工程与技术
阳庆
2021
中文
O647.33
2021-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）