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

Description du projet

Des modèles améliorés pour optimiser la conception des membranes à matrice mixte

Les membranes à matrice mixte (MMM) constituent un type de technologie de membrane composite haute performance couramment utilisée pour la séparation des gaz. Elles incorporent des charges dispersées dans une matrice polymère continue; les charges sont généralement synthétisées à partir de cadres organométalliques (une classe relativement nouvelle de matériaux microporeux). L’interface entre les différents matériaux détermine la performance globale de la membrane. Des simulations à l’échelle atomique et des tests mécaniques révèlent certaines caractéristiques qualitatives de l’interface et permettent de déterminer si les matériaux sont compatibles. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet M4MID développera des modèles informatiques avancés pour optimiser la conception des MMM basées sur des cadres organométalliques . Le recours à des techniques d’apprentissage automatique permettra de mieux anticiper les propriétés de l’interface.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

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Coordinateur

FUNDACION IMDEA MATERIALES
Contribution nette de l'UE
€ 181 152,96
Adresse
CALLE ERIC KANDEL 2 PARQUE CIENTIFICO Y TECNOLOGICO TECNOGETAFE
28906 Getafe
Espagne
Région
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
Aucune donnée