In uno studio pubblicato sulla rivista Frontiers of Environmental Science &Engineering , i ricercatori dell'Università del Sichuan hanno svelato informazioni significative sulle relazioni struttura-prestazioni delle strutture metallo-organiche (MOF). Il loro studio non solo fa luce sulle complessità coinvolte nelle capacità di assorbimento dello iodio da parte dei MOF, ma sottolinea anche la necessità di un'analisi completa e sfaccettata.
In questo studio completo, i ricercatori hanno utilizzato la simulazione molecolare su larga scala e l’apprendimento automatico (ML) per identificare i MOF più efficaci per catturare lo iodio gassoso. Utilizzando una simulazione Monte Carlo canonica su un database di 8.862 MOF, il team è stato in grado di prevedere i valori di assorbimento dello iodio e individuare i primi 10 MOF, visualizzando i loro specifici siti di adsorbimento.
Utilizzando ulteriormente la ML, hanno stabilito relazioni vitali tra struttura e proprietà, collegando le caratteristiche strutturali e chimiche dei MOF alla loro efficienza di cattura dello iodio. Questo studio non solo ha rivelato informazioni chiave sulle relazioni struttura-prestazioni dei MOF, dimostrando una forte correlazione tra alcune caratteristiche geometriche come le grandi dimensioni della cavità e l'area superficiale e un maggiore assorbimento di iodio, ma ha anche evidenziato la necessità di un'analisi multifattoriale. Questo approccio è stato fondamentale per comprendere che nessuna singola caratteristica poteva prevedere esclusivamente la capacità di assorbimento di iodio di un MOF, segnando un progresso significativo nel campo della progettazione dei materiali ambientali.
Questa ricerca stabilisce un quadro completo per la creazione di adsorbenti MOF avanzati, migliorando la cattura e il recupero dello iodio radioattivo e di simili rischi ambientali volatili. Rappresenta un passo avanti significativo nel miglioramento del ritrattamento e della gestione del combustibile nucleare, contribuendo in modo sostanziale alla radiochimica e al perseguimento di un'energia nucleare sostenibile.
Ulteriori informazioni: Min Cheng et al, Uno screening su larga scala di strutture metallo-organiche per la cattura dello iodio che combina simulazione molecolare e apprendimento automatico, Frontiere di scienza e ingegneria ambientale (2023). DOI:10.1007/s11783-023-1748-3
Fornito dall'Accademia cinese delle scienze
