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KAIST 用机器学习反向设计 MOF“气体晶格”，将吸附相排列纳入材料设计
学术圈重大事件 · 发布 2026-08-11T17:45:00+08:00 · 更新 2026-08-11T17:50:50+08:00
核心结论
KAIST 8 月 11 日解读其 Nature Communications 研究：团队以氙为概念验证，在 Co-CAU-36 孔道中用模拟得到体心立方样有序吸附相，并用机器学习与遗传算法反向寻找目标晶格 MOF。方法把气体排列纳入材料设计，但目前核心证据仍以计算为主，尚待合成材料和原位实验验证。
KAIST 8 月 11 日宣布，Jihan Kim 团队开发了一套把高通量金属有机框架筛选、晶格感知描述符和机器学习反向设计连接起来的计算流程。对应论文《Framework-templated gas lattices in metal-organic frameworks》已于 6 月 23 日发表于 Nature Communications，8 月 10 日的机构新闻稿把“受限气体能否形成可设计的长程有序相”作为新的材料设计问题公开解释。
团队以氙为概念验证客体，在大量 MOF 中筛出钴基 Co-CAU-36。巨正则系综蒙特卡洛模拟显示，氙原子在孔道中不只是随机占位，而可形成跨孔的体心立方样排列；等温线分析把壳层形成、孔填充和协同晶格建立区分开来。在 Xe/Kr 混合物中，氙优先占据有序壳层，氪更多进入孔芯；过渡路径计算还给出氪沿孔芯扩散的较低能垒。团队随后把机器学习与遗传算法结合，在柱撑型 MOF 设计空间寻找具有 BCC 或 FCC 晶格特征的候选结构。
传统吸附材料筛选通常优化容量、选择性和主客体作用，并把吸附相当作统计平均的无序客体。该工作提出把客体之间的关联、匹配孔道的周期堆积和集体传输路径也作为设计变量，可能为稀有气体分离、气体储存以及更复杂分子的选择性吸附提供新描述框架。对材料信息学团队而言，它还是一个把相态目标直接接入逆向设计的案例。
“首次形成气体晶格”的证据目前主要来自计算模拟、等温线和能垒分析，新闻稿没有展示实验原位衍射直接观察到 Co-CAU-36 内的氙晶格。研究使用的氙是单原子惰性气体，论文对二氧化碳、水或氢的外推仍是后续方向。下一步应看候选 MOF 的合成、原位结构验证、循环稳定性，以及排序优势能否转化为真实分离通量与能耗改善。
信息来源
可信度说明
Nature Communications 页面可核验标题、DOI、摘要、开放获取状态和 6 月 23 日论文日期；KAIST 机构稿补充了 8 月 11 日宣布及应用解释。论文核心是计算发现与逆向设计，尚不能把模拟晶格写成已经由实验直接成像确认的材料性能。
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