Computational screening of metal–organic framework structures for separation of propane/propene mixture

丙烯 丙烷 金属有机骨架 金属 分离(统计) 化学 材料科学 化学工程 有机化学 吸附 催化作用 计算机科学 机器学习 工程类
作者
Vanaraj Solanki,Bhaskarjyoti Borah
出处
期刊:Molecular Simulation [Taylor & Francis]
卷期号:46 (17): 1362-1372 被引量:7
标识
DOI:10.1080/08927022.2020.1822528
摘要

ABSTRACTIn this article, we present a high-throughput computational screening of 12,351 real metal–organic framework (MOF) structures to identify the best candidate material for the separation of propane/propene mixture. We assessed the performances of the MOFs by calculating various metrics such as adsorption selectivity, working capacity, regenerability and adsorbent performance score (APS). All most all of these MOFs are selective to propane over propene. We looked at various structures–property correlations that revealed some useful insights and ways of tuning the structural properties of the MOFs to yield high performance. The MOFs were ranked on the basis of APS. MOF RUFPUF was found to be the best performing MOF with a highest APS value of 15.62 mol/kg and R%>80. We also screened out few potential stable MOFs containing tetravalent metal cations such as Zr4+, HF4+ and Ti4+. MOF BOLZIN (NU-1100) was found to be the best performing stable MOF with APS 10.32 mol/kg and R%=89.73.

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