标签： 金属有机框架（MOF）

来源：PRX Energy

密歇根大学研究团队通过结合符号回归与先进算法，从88400种金属有机框架（MOF）的数据中推导出仅基于一两个物理特征的简单代数方程，即可准确预测其实际储氢容量。研究发现，空隙率（空腔体积占比）可独立预测空间效率，而空隙率与孔体积的组合可预测重量效率。该透明、可解释的模型计算成本极低，能直接集成于新材料自动化设计流程，有望加速清洁氢能存储材料的研发。