英國赫瑞瓦特大學科研人員開發了一種機器學習模型，能夠準確預測金屬有機框架和其他吸附劑的熱容量，為未來的碳捕獲技術開辟了應用前景。研究發表在《自然·材料》雜志上。
金屬有機框架（MOF）是一類含有納米級孔隙的材料。這些孔隙，以及MOF豐富多樣的化學性質，使它們的用途非常廣泛，包括從發電廠和工廠捕獲二氧化碳。熱容量等材料特性使其能夠估算驅動碳捕獲過程所需的能量。該科研團隊利用機器學習模擬了碳捕獲工廠中材料的性能。結果表明，在MOF熱容值正確的情況下，碳捕獲過程的總能源成本遠低于最初計算的成本。一些MOF使能源成本降低了50％，這極大地影響了工藝的技術經濟可行性。
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2025-2031年中國人工智能大模型行業市場運營態勢及發展趨向研判報告
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