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Enregistrement W4396818077 · doi:10.1107/s2053273323087338

Experimentally validated <i>ab initio</i> crystal structure prediction of novel metal–organic framework materials

2023· article· en· W4396818077 sur OpenAlexaff
Yizhi Xu, Joseph M. Marrett, Hatem M. Titi, James P. Darby, Andrew J. Morris, Tomislav Friščić, Mihails Arhangelskis

Notice bibliographique

RevueActa Crystallographica Section A Foundations and Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésAb initioCrystal structure predictionMetal-organic frameworkMaterials scienceCrystal structureMetalComputational chemistryChemical physicsCrystallographyChemistryPhysical chemistryOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal-organic frameworks (MOFs) are crystalline materials with a broad range of applications, including gas storage and separation, catalysis, drug delivery and energetic materials [1].The diversity of MOF applications is closely related to their modular node-and-linker composition of which various desired MOF properties can be designed.Currently, MOF design is principally based on empirical experimental approaches where geometry and chemical intuition are the main considerations when choosing possible nodes and linkers.In contrast, the development of ab initio computational methods for predicting structures and properties of MOFs could provide new, unexpected opportunities for a more general design and synthesis of such microporous materials.Recently, we have reported [2] the first-principles crystal structure prediction (CSP) method for MOFs, based on the ab initio random structure searching (AIRSS) [3] and Wyckoff Alignment of Molecules (WAM) algorithms, where several classes of existing MOF structures have been successfully reproduced.Herein, I will present the first examples for predicting three new rare zeolitic imidazolate frameworks (ZIFs) based on Cu 2+ ion nodes with imidazolate linkers containing unsaturated side substituents.Our predicted ZIF structures matched the subsequently synthesized materials, presenting the first example of MOFs being designed with the aid of CSP.Moreover, our specific focus on the unsaturated substituted imidazolate linkers with vinyl and acetylene moieties yield ZIFs that exhibit hypergolic behaviour [4,5].The experimentally-observed ZIFs revealed excellent hypergolic ignition properties, and more importantly, the high energy densities were derived from CSP calculations, showing our ability to predict not only structures but also properties of the ab initio designed MOFs.Overall, this study demonstrates how our ab initio approach to MOF design can lead to major advances in MOF development, while also improving our understanding of MOF polymorphism and structure-property relationships.Figure 1.(A) Chemical diagram of copper(II)-based ZIFs.(B) The three 2-substituted imidazole linkers used in this work.(C) Calculated CSP energy landscape of Cu(AIm)2.Each dot is representing a unique crystal structure coloured by its Cu coordination geometry index (τ4).The structure of the global energy minimum α-Cu(AIm)2 is shown while the red dot is representing the β-Cu(AIm)2 structure generated via perturbation analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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