Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

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

Opis projektu

Ulepszone modele na potrzeby optymalizacji projektowania membran o mieszanej matrycy

Membrany o mieszanej matrycy (ang. mixed-matrix membrane, MMM) są rodzajem wysokowydajnej technologii membran kompozytowych powszechnie stosowanych do separacji gazów. Zawierają one rozproszone wypełniacze w ciągłej matrycy polimerowej; wypełniacze są zwykle syntetyzowane z metalowo-organicznych szkieletów – stosunkowo nowej klasy materiałów mikroporowatych. Połączenie pomiędzy różnymi materiałami decyduje o ogólnej wydajności membrany. Symulacje w skali atomowej i testy mechaniczne ujawniają pewne cechy jakościowe połączenia i to, czy materiały są ze sobą zgodne. Zespół finansowanego w ramach działań „Maria Skłodowska-Curie” projektu M4MID zajmie się opracowaniem zaawansowanych modeli obliczeniowych w celu optymalizacji projektowania MMM opartych na szkieletach metaloorganicznych. Zastosowanie technik uczenia maszynowego pomoże w lepszym przewidywaniu właściwości połączenia materiałów.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

FUNDACION IMDEA MATERIALES
Wkład UE netto
€ 181 152,96
Adres
CALLE ERIC KANDEL 2 PARQUE CIENTIFICO Y TECNOLOGICO TECNOGETAFE
28906 Getafe
Hiszpania
Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Rodzaj działalności
Research Organisations
Linki
Koszt całkowity
Brak danych