Descripción del proyecto
Diseño racional de marcos organometálicos
Los marcos organometálicos (MOM) combinan lo mejor de los mundos orgánico e inorgánico para dar lugar a estructuras híbridas cristalinas y muy porosas, que son tremendamente adecuadas para «retener» pequeñas moléculas para su administración o eliminación. Su capacidad de ajuste prácticamente ilimitada no se puede aprovechar por completo con métodos de síntesis de prueba y error lentos. Una mejor comprensión de los mecanismos de autoensamblaje facilitará el control guiado de la formación de componentes básicos, la nucleación y el crecimiento. En el proyecto MAGNIFY, financiado con fondos europeos, se abordará esta brecha del conocimiento. Su equipo desarrollará un método informático multiescala para descifrar los mecanismos que subyacen al autoensamblaje de MOM, así como para predecir las relaciones entre las condiciones de síntesis y la estructura, lo que favorecerá un diseño racional de MOM rápido y que utilice eficientemente los recursos.
Objetivo
Metal-Organic Frameworks (MOFs) are porous materials with many societally relevant potential applications, such as carbon capture, removal of environmental toxins and drug-delivery. Despite the progress in the field, synthesizing a MOF currently requires tens to hundreds costly and time-consuming trial-and-error synthesis experiments because our ability to correlate the synthesis conditions with the desired MOF structure is very limited. To overcome this, we need to decode the mechanisms underlying MOF self-assembly, a highly complex non-equilibrium process covering a wide range of time- and length-scales, from the formation of the building units to nucleation and growth.
In MAGNIFY, my team and I will develop a multi-scale computational methodology that will decode the mechanisms underlying MOF self-assembly and predict synthesis conditions-structure relationships. This ambitious interdisciplinary project combines state-of-the-art multi-scale modelling techniques (enhanced sampling techniques, ab initio, atomistic and coarse-graining modelling), with machine-learning approaches to data analysis (dimensionality reduction and data clustering techniques) trained on new chemical descriptors. We will develop and validate our models in tandem with synthesis experiments. We will test our methodology by applying it to two central problems in MOF rational design: (i) determining how synthesis conditions (temperature, solvent, reactants, metal-to-ligand ratio, additives) drive the resulting MOF material's topology and point defects, as well as to (ii) tackling the very challenging task of predicting the synthesis conditions for producing brand new MOFs. This high-risk high-gain project will produce a breakthrough in the MOF field by enabling fast and resource-efficient MOF rational design and will open new research avenues in investigating the self-assembly of other materials and other complex processes happening through a large span of time- and length-scales.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Palabras clave
- MULTI-SCALE MODELLING
- ENHANCED SAMPLING
- SELF-ASSEMBLY
- MOLECULAR DYNAMICS
- MACHINE LEARNING
- COARSE-GRAINING
- METAL-ORGANIC FRAMEWORKS
- EXPERIMENT-MODELLING SYNERGY
- NUCLEATION AND GROWTH
- MECHANISMS
- SYNTHESIS CONDITIONS-STRUCTURE RELATIONSHIPS
- RATIONAL DESIGN
- SYNTHESIS OF METAL-ORGANIC FRAMEWORKS
- CRYSTAL GROWTH
- IN SITU AND EX SITU CHARACTERISATION
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
75006 Paris
Francia