Understanding toxic gas adsorption in MOFs via high-throughput computational screening and machine learing
Yüksek verimli hesaplama ve makine öğrenimi ile MOF'larda zehirli gaz adsorpsiyonunun anlaşılması
- Tez No: 926009
- Danışmanlar: PROF. DR. SEDA KESKİN AVCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya ve Biyoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 118
Özet
Binlerce deneysel olarak sentezlenmiş ve yüz binlerce hesaplamalı olarak üretilmiş MOF'ların arasından belirli bir uygulama için en uygun metal-organik kafeslerin (MOF'lar) belirlenmesi, giderek zorlaşmaktadır. Daha verimli gaz ayırma sistemlerine olan artan talep, daha karmaşık, zaman alıcı ve tehlikeli bir deney ortamını ihtiyacı da beraberinde getirmektedir. Bu sınırlamaları aşmak için, hibrit (QMOF) ve deneysel (CoRE MOF) veri setlerinin çeşitli gaz ayırma ve depolama uygulamaları için yüksek verimli taramasına odaklandık. MOF'ların gaz tutma miktarları, configurational biased Monte Carlo (CBMC) ve Grand Canonical Monte Carlo (GCMC) simülasyonları ile hesaplandı ve moleküllerin MOF yapılarına kendiliğinden difüzyonu, moleküler dinamik (MD) simülasyonlarına göre çeşitli koşullarda belirlendi. En iyi adsorban adaylarını belirlemek için seçicilik, çalışma kapasitesi, adsorban performans skoru ve yüzde rejenerasyon oranı gibi çeşitli adsorban performans değerlendirme metrikleri kullanıldı. Havadaki uçucu organik bileşiklerin (VOC'ler) yakalanması için elde ettiğimiz sonuçlar, MOF'larımızın üçte birinden fazlasının ticari MFI'den daha yüksek (bütan) C4H10 seçiciliğine sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, ilk 5 MOF'un C4H10 seçicilik değerlerinin 1 bar için (10 bar) 6.3“×”103-9“×”103 (3.8“×”103-5“×”103) arasında değiştiği görülmüştür. Yapı-performans ilişkilerinin analizi, orta derecede gözenekliliğe (0.4–0.6) ve dar gözenek boyutlarına (6–9 Å) sahip MOF'ların genellikle yüksek C4H10 seçiciliği gösterme eğiliminde olduğunu ortaya koymuştur. En iyi malzemelerin radyal dağılım fonksiyonu analizleri, C4H10 moleküllerinin ağırlıklı olarak MOF'ların organik bağlayıcılarına yakın lokalize olduğunu göstermiştir. Sonuçlarımız, VTSA'nın C3H8 yakalanması için en etkili süreç olduğunu ve birçok MOF'un yüksek rejenerasyon yeteneği (> %90), olağanüstü (propan) C3H8 seçiciliği (>7×10³) ve yüksek (etan) C2H6+ C3H8 seçiciliği (>100) sunduğunu göstermektedir. En iyi performans gösteren MOF'lar, dar gözeneklere (12 Å) ve daha büyük gözenek hacmine (>1.2 cm³/g) sahip MOF'lar, daha yüksek CO difüzyon değerlerine (DCO >10-4 cm2/s) sahip olma eğilimi göstermektedir. Sonuçlarımız, moleküler simülasyon teknikleri ile kullanılan ML algoritmalarının ve HTCS metodolojisinin deneysel ve hesaplamalı çalışmalara güvenilir ve hızlı rehberlik sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Determining the best metal organic frameworks (MOFs) for a specific application is getting harder while thousands of them have been experimentally synthesized and hundreds of thousands of them have been computationally generated. Increasing demand for more efficient gas separation systems also brings about a more complicated, time consuming, and dangerous experiment environment. In this thesis, we focused on high-throughput computational screening of hybrid (QMOF) and experimental (CoRE MOF) MOF data sets for several separation and storage applications to overcome these limitations. Gas uptakes of MOFs were computed configurational biased Monte Carlo (CBMC), and grand canonical Monte Carlo (GCMC) simulations, and self-diffusivity of molecules in MOF structures was determined using molecular dynamics (MD) simulations at several conditions. Various adsorbent performance evaluation metrics, such as selectivity, working capacity, adsorbent performance score, and percent regenerability, were used to identify the best adsorbent candidates. In the first part, we examined volatile organic compounds (VOCs) capture from air, and our results showed that more than one-third of our MOFs have higher (butane) C4H10 selectivities than commercial zeolite MFI. The top five MOFs have C4H10 selectivities between 6.3“×”103-9“×”103 (3.8“×”103-5“×”103) at 1 bar (10 bar). Analysis of the structure-performance relations demonstrated that MOFs with mediocre porosity (0.4-0.6) and narrow pore sizes (6-9 Å) tend to have high C4H10 selectivities. Radial distribution function analyses of the top materials revealed that C4H10 molecules predominantly localize near the organic linkers of the MOFs. In the second part, we focused on (propane) C3H8 capture with MOFs and our results demonstrate that (vacuum-temperature swing adsorption) VTSA is the most effective process for many MOFs offering high regenerability (>90%), exceptional C3H8 selectivity (>7×103), and high C2H6+ C3H8 selectivity (>100). Top-performing MOFs are characterized by narrow pores (12 Å) and larger pore volume (>1.2 cm3/g) tend to have higher CO diffusivity values, DCO >10-4 cm2/s. Our results demonstrate that the utilization of machine learning algorithms and HTCS methodology with molecular simulation techniques exhibit reliable and rapid guidance to feature experimental and computational studies.
Benzer Tezler
- Application of metal organic frameworks (MOFs) in drug delivery
Metal organik kafeslerin ilaç salımında uygulamaları
MEHRAN ALIARI MIAVAGHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SİRKECİOĞLU
- Organik bileşiklerde gaz adsorpsiyon termodinamiğinin incelenmesi
Investigation of gas adsorption thermodynamics in organic compounds
VİLDAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Fizik ve Fizik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ALTINDAL
- Implementation of novel carbon-based nanomaterials for high-performance gas sensors
Yüksek performanslı gaz sensörlerinde yenilikçi karbon bazlı nanomalzemelerin uygulanması
MOHAMAD ANAS HEJAZI
Doktora
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT TRABZON
- Katı atıkların depolanmasında karşılaşılan geoteknik problemler
Geotechnical problems encountered in disposal of wastes
AHMET KUTAY
- Fonksiyonel ferrosenil naftakinon ve çinko ftalosiyanin bileşiklerine dayalı voltametrik be2+ iyon sensörlerinin geliştirilmesi
Development of voltammetric be2+ ion sensors based on functional ferrocenyl naftaquinone and zinc phthalocyanine compounds
SEÇİL KIRLANGIÇ ATAŞEN