Robust Machine Learning Models for Predicting High CO<sub>2</sub> Working Capacity and CO<sub>2</sub>/H<sub>2</sub> Selectivity of Gas Adsorption in Metal Organic Frameworks for Precombustion Carbon Capture
Notice bibliographique
Résumé
This work is devoted to the development of quantitative structure–property relationship (QSPR) models using machine learning to predict CO 2 working capacity and CO 2 /H 2 selectivity for precombustion carbon capture using a topologically diverse database of hypothetical metal–organic framework (MOF) structures (358 400 MOFs, 1166 network topologies). Such a diversity of the networks topology is much higher than previously used (<20 network topologies) for rapid and accurate recognition of high-performing MOFs for other gas-separation applications. The gradient boosted trees regression method allowed us to use 80% of the database as a training set, while the rest was used for the validation and test set. The QSPR models are first built using purely geometric descriptors of MOFs such as gravimetric surface area and void fraction. Additional models which account for chemical features of MOFs are constructed using atomic property weighted radial distribution functions (AP-RDFs) with a novel normalization to accommodate the size diversity of the MOF database. It is shown that the best models for CO 2 working capacities ( R 2 = 0.944) and CO 2 /H 2 selectivities ( R 2 = 0.872) are built from a combination of six geometric descriptors and three AP-RDF descriptors. However, more important is that our QSPR models can identify top 1000 high-performing MOFs in just top 3000 or 5000 MOFs. This work shows that QSPR modeling can account for the topological diversity of MOFs and accelerate the screening for top-performing MOFs for precombustion carbon capture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».