【摘 要】
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金属-有机骨架（metal-organic frameworks,MOFs）材料是由配位键将有机配体与金属次级单元自组装形成的网络结构,具有高比表面积和结构可调等特点。但是传统的MOFs材料通常是微孔结构（2+=1:4到T/Zn2+=1:0.5),缺陷ZIF-8材料的介孔孔容出现先增大后减小的规律,在T/Zn2+=1:1时具有最优值,为0.667 cm~3/g;随着磺基甜菜碱烷基链的增长（从C13
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金属-有机骨架（metal-organic frameworks,MOFs）材料是由配位键将有机配体与金属次级单元自组装形成的网络结构,具有高比表面积和结构可调等特点。但是传统的MOFs材料通常是微孔结构（0.55 cm~3/g）。随着BDC-NH2含量的增加（0～100%）,所制备的缺陷Ui O-66材料（X%-350-2h）均保持了母体材料的结晶度以及热稳定性,但是晶体尺寸减小,约100～200 nm,而介孔孔容由0.064 cm~3/g先增加至0.593 cm~3/g后减小（<0.400 cm~3/g）。采用乙酸作为调制剂,350℃热处理2 h是制备缺陷Ui O-66材料的最优热处理条件。所以,在合成过程中调控调制剂酸的种类和浓度,在合成后调控热不稳定配体的含量以及热处理条件可以有效地调节Ui O-66材料的缺陷含量。所获得的一系列具有不同缺陷含量的Ui O-66材料及其合成条件参数可后续为机器学习预测缺陷Ui O-66材料的合成条件提供有价值的参考数据。（三）一系列实验探索合成的缺陷Ui O-66材料及其合成条件参数以及文献报道的数据构成了机器学习模型的数据集,并通过机器学习模型的训练和预测,得到了缺陷含量大于0.15和小于0.15的缺陷Ui O-66材料的合成条件决策树路径。基于此,分别可控合成了具有特定缺陷含量的缺陷Ui O-66材料,从实验上实现了机器学习模型预测的具有特定缺陷含量的Ui O-66材料的制备。其中缺陷含量大于0.15的Ui O-66样品的BET比表面积大于1000 m~2/g,孔容大于1.20 cm~3/g;而缺陷含量小于0.15的Ui O-66样品BET比表面积大于1200 m~2/g,孔容大于0.45 cm~3/g。所制备的样品均具有优异的热稳定性。将所制备的具有特定缺陷含量的Ui O-66样品应用于CH4吸附,发现缺陷含量小于0.15的样品Q2-320-1h对CH4具有良好的吸附性能,在1 bar和65 bar对CH4的吸附容量分别为0.70 mmol/g和5.13 mmol/g,分别高于无缺陷的Ui O-66材料67%和4.5%。这项工作将缺陷MOFs材料的计算机模拟设计与实际材料的制备深度结合,为基于构效关系的缺陷MOFs材料的可控合成提供重要参考价值。
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