华东师范大学EST｜机器学习加速共价有机框架（COFs）设计：突破环境与能源材料研发瓶颈

共价有机框架（COFs）作为一类由有机分子通过共价键连接形成的多孔晶体材料，凭借其高比表面积、可调控的孔径和化学功能化特性，在CO₂捕获、CH₄存储、气体分离及催化等领域展现出巨大潜力。然而，传统实验方法依赖试错模式，效率低下且成本高昂。近年来，机器学习（ML）与高通量计算筛选的结合，为COFs的快速设计与性能预测提供了革命性工具。本文综述ML在COFs研究中的核心作用，并探讨其在环境与能源应用中的前沿进展。

COFs的结构特性与挑战

COFs可分为二维（2D）和三维（3D）结构：

2D COFs：具有π共轭层状结构，适用于膜分离与催化；

3D COFs：形成三维网络，适合气体存储（如CH₄）。

尽管COFs结构多样性丰富（如光敏型、导电型、手性COFs），但其合成与性能优化仍面临两大瓶颈：

实验复杂性：合成需精确控制拓扑结构、单体选择和后修饰策略；

计算资源限制：传统分子模拟（MS）虽能预测性能，但面对海量COFs时计算成本极高。

机器学习：材料基因组的“加速器”

ML通过分析实验与计算数据，建立**“结构-性能”关系模型**，突破传统试错模式。其核心流程包括：

数据采集：整合实验数据库（如CoRE COF、CURATED-COFs）与计算生成数据；

特征工程：筛选关键物理化学特征（如孔径、密度、表面官能团）；

模型选择与优化：采用随机森林（RF）、梯度提升（XGBoost）等算法，结合贝叶斯优化提升预测精度；

验证与应用：通过实验室测试与场景验证确保模型可靠性。

模型评估指标：

回归任务：MAE、RMSE、R²；

分类任务：准确率、F1值、AUC曲线。

ML驱动的COFs应用突破

1. CO₂捕获

案例：Van Speybroeck团队结合ML与巨正则蒙特卡罗（GCMC）模拟，从26.8万种COFs中筛选出3305种高潜力材料，预测CO₂吸附容量（R²=0.96）与选择性（R²=0.997），显著降低计算成本（ Chem. Mater. 2024）。

关键发现：离子液体（IL）负载比例优化（35 vol%）可提升CO₂/N₂选择性（SHAP分析验证）。

2. CH₄存储

案例：Yang等人利用自动机器学习（AutoML）筛选40万种COFs，TPOT模型预测CH₄存储容量（R²=0.992），识别出孔隙体积与金属掺杂为关键特征（ACS Omega 2021）。

筛选标准：CH₄可逆容量>200 v/v，孔隙直径>3.8 Å。

3. 气体分离

案例：Keskin团队通过ML预测COFs对CH₄/H₂的分离性能（选择性21.9–28.7），揭示孔隙率与亨利常数（K_H）为关键参数（J. Mater. Chem. A 2023）。

设计策略：优化PLD（0.44–0.58 nm）与密度（0.89–1.13 g/cm³）可提升膜分离效率。

4. 催化

案例：Xie团队通过密度泛函理论（DFT）与ML筛选金属卟啉COFs，发现Co-N₂O₂-Por-COF在CO₂还原反应（CO₂RR）中表现出超低过电位（η=335 mV）（Mater. Chem. Front. 2024）。

机制解析：金属中心与配位原子的协同作用主导催化活性。

挑战与未来展望

尽管ML在COFs研究中成果显著，仍需解决以下问题：

数据质量与稀缺性：实验数据标准化不足，需发展小样本学习算法；

多目标优化：需平衡孔隙率、热稳定性等多性能指标；

模型可解释性：开发SHAP、PDP等工具，实现“黑箱”透明化；

实验验证瓶颈：ML预测的高性能COFs需实际合成验证。

未来方向：

结合量子计算加速材料筛选；

开发跨领域通用描述符与自适应模型；

推动绿色合成工艺（如低温溶剂化策略）。

结语

机器学习与COFs的结合，标志着材料研发从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变。通过整合高通量计算、实验验证与智能算法，研究者可高效设计功能化COFs，为碳中和与清洁能源技术提供革新解决方案。未来，随着算法优化与跨学科融合，这一领域有望诞生更多突破性成果。