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Toward Desirable Metal Organic Framework Mixed Matrix Materials through Machine learning-guided Interface Design

Projektbeschreibung

Mit verbesserten Modellen das Design von Mixed-Matrix-Membranen optimieren

Mixed-Matrix-Membranen sind eine Art von Hochleistungs-Verbundwerkstoffmembrantechnologie, die häufig bei der Gastrennung zum Einsatz kommt. Sie enthalten dispergierte Füllstoffe in einer kontinuierlichen Polymermatrix, wobei diese meist aus metallorganischen Gerüstverbindungen, einer relativ neuen Klasse mikroporöser Materialien, synthetisiert werden. Die Grenzfläche zwischen den verschiedenen Materialien bestimmt die Gesamtleistung der Membran. Simulationen auf Atomebene und mechanische Tests geben Aufschluss über bestimmte qualitative Merkmale der Grenzfläche und darüber, ob die Materialien miteinander kompatibel sind. Ziel des im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierten Projekts M4MID ist die Entwicklung von Berechnungsmodellen zur Optimierung des Designs von Mixed-Matrix-Membranen auf der Grundlage von metallorganischen Gerüstverbindungen. Mit dem Einsatz von Maschinenlernverfahren wird eine bessere Vorhersage der Grenzflächeneigenschaften einhergehen.

Ziel

Metal Organic Framework Mixed Matrix Materials (M4s) are prototyped for many applications such as separating membranes, drug delivery systems and fire-safe plastics. Like all composites, the premise of M4s is to achieve greater properties than those of their isolated components. Yet, the interface between the components determines whether the synergy between the components is achieved or the overall performance is diminished due to their incompatibility. In principle, the interface can be designed by selection and chemical modification of the components involved. However, in practice such design is a very challenging endeavor. Atomistic simulations can predict the structure of the interface, from which the component compatibility may be inferred. Similarly, mechanical testing of the composites may reveal some qualitative characteristics of the interface. Nevertheless, the throughput of these approaches is insufficient to screen the design space for the optimal M4s for various applications.
This project aims at developing the capability to computationally design M4s with good mechanical properties. By employing machine learning techniques, we will be able predict the properties of the interface in a high-throughput manner. Similarly, our multi-scale models will establish quantitative relationships between the interfaces and the mechanical properties of the composites, which can be verified experimentally. To achieve these objectives, the Researcher will be provided training-through-research in high-throughput atomistic simulation workflows, material informatics and machine learning for material discovery as well as homogenization techniques and finite element approaches for multi-scale modeling. Moreover, this project will give the Researcher an opportunity to apply her expertise to explore the area of composite design in both basic science and industry-oriented perspective actively undertaken by IMDEA Material Institute.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

FUNDACION IMDEA MATERIALES
Netto-EU-Beitrag
€ 181 152,96
Adresse
CALLE ERIC KANDEL 2 PARQUE CIENTIFICO Y TECNOLOGICO TECNOGETAFE
28906 Getafe
Spanien
Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
Keine Daten