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Rational design of hydrophobic MOFs for energy applications

Description du projet

Un modèle d’apprentissage automatique aide à concevoir des structures métallo-organiques sur mesure

Les cadres métallo-organiques (MOF) sont des matériaux polyvalents dotés de structures nanoporeuses, ce qui les rend précieux dans des domaines tels que la catalyse, le stockage de gaz et les dispositifs énergétiques. Leur capacité unique à adapter les propriétés des cavités a renforcé leur potentiel, en particulier dans les MOF hydrophobes, qui utilisent des cycles de pression pour faire entrer et sortir l’eau de leurs pores. Ce processus d’intrusion/extrusion de liquide présente un potentiel de stockage d’énergie et d’absorption des chocs, mais il est très complexe, car il implique le comportement instable de l’eau à l’intérieur des cavités. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet HydroMOF s’attaquera au besoin de simulations coûteuses en développant WetNet: un modèle d’apprentissage automatique qui prédit le comportement de l’eau dans les MOF. Ce modèle permettra une conception efficace des matériaux et ouvrira de nouvelles possibilités pour l’étude de l’eau nanoconfinée.

Objectif

Metal Organic Frameworks (MOFs) represent a class of nanoporous materials that is propelling groundbreaking innovation in fields that include catalysis, gas capture and storage. The success of MOFs hinges on the possibility to tailor, based on technological demand, the properties of their cavities, with a versatility that results from the combinatorial variety of their modular, molecularly-precise structures. Recently hydrophobic MOFs are becoming increasingly popular in energy devices that exploit pressure cycles to force water to intrude and extrude the material’s cavities. Different MOFs display different Intrusion/Extrusion (IE) behaviors enabling a variety of applications that range from mechanical energy storage to vibration damping and impact absorption. IE of liquids, unlike gas adsorption, is a complex phenomenon associated to the cavity-by-cavity motion of a liquid front determined by the metastability of wet and dry cavities, a datum that is only accessible via expensive molecular simulations. This vast complexity has so far prevented a first-principle design of IE materials, with only a handful of MOFs currently being exploited for IE. Addressing these challenges HydroMOF sets to enable the rational design of IE MOFs. This is achieved first via the creation of WetNet, a physically-informed machine learning model able to predict the stability of water inside the cavities of database MOFs. Circumventing the need for case-by-case free energy simulations WetNet enables the screening of thousands of MOFs yielding designs tailored around specific applications. At a later stage molecular insight will inform original lattice models able to simulate actual IE cycles through realistic MOF cavity networks, unprecedentedly encompassing non-equilibrium, finite-size and disorder-related effects. Through these advances HydroMOF’s impact extends beyond IE, opening new avenues in the design of liquid+reticular material devices and in the study of nanoconfined water.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinateur

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA
Contribution nette de l'UE
€ 388 940,52
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)