【摘 要】
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近年来,金属有机骨架（Metal-Organic Frameworks,MOFs）在气体吸附分离领域的研究获得爆发式增长.随着MOFs数量的剧增,高通量计算筛选成为从大量MOFs中发现高性能目标材料和挖掘
【机 构】
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华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院; 华中科技大学能源与动力工程学院煤燃烧国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51606081);中欧清洁与可再生能源学院双一流研究生教学平台培育基金(No.ICARE-RP-2018-HYDRO-001)资助~~
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近年来,金属有机骨架（Metal-Organic Frameworks,MOFs）在气体吸附分离领域的研究获得爆发式增长.随着MOFs数量的剧增,高通量计算筛选成为从大量MOFs中发现高性能目标材料和挖掘其构效关系的最有效研究方法.本综述对MOFs的高通量计算筛选中所用到的数据库包括实验合成的MOFs组成的数据库（experimental MOFs,eMOFs）和计算机设计的MOFs数据库（hypothetical MOFs,h MOFs）、计算筛选方法包括基于分子模拟和机器学习的筛选方法,及其在CH4储存、H2储存、CO2捕捉和其他气体分离领域的研究进展进行了总结.旨在通过梳理该领域的研究进展和思路,明确未来的研究方向和面临的挑战,加快MOFs的研发进程,促进MOFs的商业化应用.
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