Machine learning for data-driven insights into CO2 adsorption on amorphous porous organic polymers
Notice bibliographique
Résumé
Increasing CO 2 emissions demand advanced carbon capture and storage technologies. Among various approaches, the adsorption of CO 2 on porous organic polymers (POPs) is particularly promising due to their low density, high surface area, tunable pore structure, and excellent thermal and chemical stability. However, optimizing CO 2 uptake is challenging because the quantitative relationships between material properties and adsorption capacity remain unclear. Although machine learning (ML) algorithms have improved predictive performance, many models offer limited actionable insights for material design due to poor interpretability. In this study, we apply four supervised ML models random forest, light gradient boosting, extreme gradient boosting, and support vector machines to predict the CO 2 adsorption capacity of amorphous POPs using a comprehensive dataset (8 inputs and 737 data points) that integrates textural properties, elemental composition, and operating conditions. The extreme gradient boosting model achieved the best performance (R 2 = 0.995; RMSE = 0.056; MAE = 0.0321). Beyond prediction, we employ SHapley Additive exPlanations, permutation importance, and uni‑factorial partial dependence analysis to quantitatively elucidate the role of individual descriptors. Our results reveal that operating conditions and textural features (e.g., BET surface area and micropore volume) exert a greater influence on CO 2 uptake than elemental composition. These data-driven insights provide a roadmap for the rational design of next-generation POP adsorbents for efficient 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».