基于MOFid赋能下的AI大数据挖掘高性能化学战剂吸附材料

摘要:为高效捕获对人类健康与环境构成严重威胁的低浓度化学战剂及模拟物, 本研究依托AI 大数据驱动的高通量计算筛选策略, 针对数万种金属有机框架(Metal-organic Framework, MOF)吸附材料数据库进行系统分析, 精准评估低浓度化学战剂在空气中的捕获性能. 引入选择性与吸附容量的权衡值(TSN)作为综合指标, 结合六种算法(决策树、随机森林、梯度提升回归树、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting, XGB)、反向传播神经网络和轻梯度提升机)构建预测模型, 结果表明XGB 算法的预测效果最佳(R2 可达0.923). 随后, 将XGB 算法与MOFid 标准化标识符相结合, 采用大数据筛选挖掘方法对TOP1%高性能MOFs 进行结构共性解析, 发现开放过渡金属位点与刚性有机配体的协同作用有助于增强化学战剂的吸附亲和力; 同时, 特定拓扑的高出现频率证明了可通过形成有效的孔隙结构来增益吸附作用.本研究通过MOFid 赋能下的AI 大数据挖掘技术为优化MOF 吸附性能和筛选高效材料提供了关键指导, 助力空气中痕量化学战剂的高效捕获.

聚氧化乙烯降解行为的研究进展

摘要:聚氧化乙烯(PEO) 是一种水溶性高分子,具有增稠、缓释、润滑、分散、保水等性能,被广泛应用于食品、医药、化工、能源电池等领域。然而,由于PEO 分子链上醚氧键的键能较低,在加工和使用过程中易受外部因素的影响,导致键断裂,进而引发PEO 分子量的下降,严重限制了PEO 的加工条件以及最终产品的性能与使用寿命。本文基于目前对于PEO 材料的性能要求,综述了近年国内外对于PEO 降解的研究进展,重点介绍了目前PEO 在热、辐照、机械应力和超声条件下的降解行为与机理。此外,还介绍了预防PEO 降解的措施,结合案例讨论了各种措施的预防降解机制并对相关领域未来的发展方向进行了展望,为PEO 的生产和加工提供了有益的参考。

MOF玻璃基气体分离膜的研究进展

摘要:近年来,由金属-有机框架(metal-organic frameworks,MOFs)材料熔融-淬火得到的MOF玻璃引起了众多研究学者的关注。经过熔融-淬火处理,MOF晶体由长程有序的晶态转变为短程有序、长程无序的非晶玻璃态。在这一转化过程中,MOF玻璃有效地消除了非选择性的晶界,确保了材料的均匀性和一致性。MOF玻璃优异的可加工性和成型性,使其能够方便地制备成各种形状和尺寸的膜材料。MOF玻璃永久且可进入的孔结构,赋予其选择性吸附不同类型气体的能力。基于此,MOF玻璃有望成为高性能分离膜的候选材料,推动相关研究和应用的不断发展。本文综述了用于气体分离的MOF玻璃膜的熔融机理、分类和最新研究进展。此外,还讨论了膜生产过程中面临的挑战,并提出了未来可能的研究方向。

共价有机框架胶体的制备及应用

摘要:共价有机框架胶体(COF Colloids)不仅继承了COF结构可控、孔径可调且具有有序结晶结构的固有特性,还具备胶体在分散、成型、功能化和组装过程中可调控的优势。近年来,COF胶体凭借其优异的溶液可加工性、良好的稳定性,引起了研究者的广泛关注。本文基于COF胶体的形成机理,从自上而下和自下而上两方面阐述了COF胶体的制备方法,并比较了这两种合成策略的优点和局限性;重点介绍了COF胶体在光催化、器件、气体分离及生物医学等方面的应用,并对COF胶体面临的挑战和未来发展方向进行了展望。

高性能双组分有机硅灌封胶的研究进展

摘要:随着工业技术的发展,对封装材料如高性能双组分有机硅灌封胶的需求日益增长,尤其是在航空航天、电子电气及汽车工业中,其优异的电气绝缘性、热稳定性及化学惰性使得它成为研究热点。本文综述了高性能双组分有机硅灌封胶的制备方法、固化机制与性能表征,重点对比了国内外在该领域的最新进展。通过对近年来发表的文献的系统分析和整理,揭示了目前双组分灌封胶性能提升的关键因素及影响机制,为制备高性能的此类材料提供了趋势借鉴。本文发现,通过纳米填料的加入和交联密度的优化,可显著增强灌封胶的综合性能。综合考虑性能与成本后,本文提出了灌封胶未来研究的方向和潜在的应用前景,为相关领域的学术研究与工业应用提供有益的参考。

基于二维有机薄膜材料的忆阻器研究进展

摘要:忆阻器作为一种新型的电子元件,因具有存储与计算结合的潜力而受到广泛关注。二维有机薄膜(2D OTFs) 材料具有原子级精确的层状结构、可调的电子特性和卓越的机械柔韧性,通过调控微观结构和表面化学特性,能够实现高效的电导率调控。近年来,基于2D OTFs的忆阻器因其超薄几何特性、优异的柔性和可调的电学性能,成为研究的热点。本文综述了2D OTFs在忆阻器中的应用研究进展,包括材料的可控制备方法、电阻切换机理及其在实际应用中的前景与挑战,并对未来的研究方向进行了展望。

锰催化的有机合成偶联反应进展

摘要:近年来, 使用丰富、廉价且低毒的锰催化有机偶联反应受到了广泛关注. 综述了锰在偶联反应中的应用进展, 重点研究其在碳-碳键及碳-杂键形成中的表现. 通过分析锰催化脱氢偶联反应、交叉偶联反应及其与其他金属的联合催化, 展示了锰催化在合成复杂分子中的潜力. 总结了锰的多种偶联反应机制, 并探讨了添加剂在反应中的关键作用.研究表明, 锰催化剂具有高效、选择性好和环境友好等特点, 尤其在无受体脱氢偶联反应中表现出优异的催化活性, 但其机理探索和添加剂的优化仍具广阔的发展空间. 锰作为一种可持续资源, 未来在有机合成中的应用前景广阔.

面向智能感知应用的分子材料与器件研究进展

摘要:智能感知系统致力于模拟人体感官的多层级信息处理机制, 通过构建感知功能器件实现对外界刺激信号的传感、突触与适应等功能, 实现复杂环境中的自主操控, 延伸与扩展人体的感知能力. 分子材料兼具本征轻薄柔特性、丰富的光电功能与多层次生物兼容性, 是构建人机共融智能感知器件的理想材料体系之一. 过去十余年, 基于分子材料的仿生感知功能器件受到广泛关注并取得快速发展. 本文围绕分子设计、界面调控与器件构筑等方面概述了模拟人体感官功能的单一及多模态感知器件的研究进展, 重点介绍神经突触与适应功能分子器件的发展现状与研究策略, 并总结展望面向智能感知应用的分子材料与器件研究的重点方向.

机器学习设计有机荧光诊疗分子的研究进展

摘要:有机荧光诊疗分子因其高灵敏度、优异的生物相容性、低毒性、诊疗一体化等特点广泛应用于生命成像与肿瘤治疗等领域. 然而, 随着精细化诊疗需求的不断增加, 传统的分子设计方法受限于长周期试错实验与高昂计算成本,难以满足设计需求. 基于机器学习(Machine Learning, ML)方法直接构建有机分子各种性质与结构的映射关系成为荧光分子设计领域有效提高精准诊疗功能、缩短设计周期的新方法. 系统梳理了基于各种ML 算法的荧光分子设计模型, 针对多种诊疗分子特征属性对当前研究进行归类综述, 并提出了未来基于ML 方法分子设计的发展方向.

数据驱动的有机分子理化性质预测

摘要:分子的理化性质对于化学行为具有决定性影响, 其精确高效预测是化学和材料科学领域研究的长期热点之一. 随着理化性质数据的积累和分子人工智能(AI)建模方法的进步, 数据驱动的分子理化性质预测迎来了跨越式发展, 在精度、广度、效率上取得了一系列突破. 在有机分子理化性质的AI预测方面, 本文介绍了相关数据库的发展, 围绕光谱性质、轨道能量、酸度系数(pKa)、键解离能(BDE)、亲核性参数等代表性场景探讨了机器学习预测的相关进展, 并对该领域的现状进行了总结与展望.