摘要：金属-有机骨架(MOF)膜在低能耗化工分离领域具有广阔应用前景.其关键在于膜的微结构设计,所面临重要挑战有:(1)如何降低膜层厚度以极大减小传质阻力;(2)如何调控膜的孔道取向以优化分子选择性传输;(3)如何强化晶界结构以最大程度减少缺陷流,进而实现高渗透率和高分离选择性.本文利用原位界面组装策略制备ZIF-L膜.通过调变配体浓度,可将膜层完全限制在载体孔隙内,形成高度取向的膜-载体互锁型复合微结构,膜表观厚度为零,充分满足了上述设计原则.ZIF-L膜的气体测试结果显示,其H_(2)/CO_(2)分离因子超过200,H_(2)渗透率达4000 GPU以上,性能位于工业应用目标区域(H_(2)渗透率>1000 GPU,H_(2)/CO_(2)分离因子>60),为迄今H_(2)/CO_(2)分离性能最优的ZIF-L膜.再者,这种具有膜-载体互锁型复合微结构的ZIF-L膜,展现出良好的机械稳定性.以硅橡胶垫反复刮擦膜表面,不会造成选择性下降.这为MOF膜的微结构设计提供了重要方向.

摘要：合金材料因其丰富可调的几何结构和电子性质,在催化和材料科学领域得到了广泛的应用.其中合金形成能作为一个重要的物理量,对合金材料的形成和催化活性有重要影响.近年来,随着人工智能和数据库的发展,利用机器学习的方法研究和设计新的材料成为新的研究焦点.基于此,通过人工智能的多任务压缩感知算法,结合AB2合金形成能数据库展开了合金形成能描述符和预测研究.首先建立了相应合金形成能的通用描述符,并展开了特征敏感性分析,揭示出合金材料组分的电子性质和几何性质的影响及其相互依赖关系.研究结果显示,该描述符的预测误差低于8.10 kJ·mol^(-1),具有清晰的物理可阐述性,并预测了大量未知合金材料的形成能.