英国赫瑞瓦特大学科研人员开发了一种机器学习模型，，能够准确预测金属有机框架和其他吸附剂的热容量，
，，为未来的碳捕获技术开辟了应用前景
。。。。研究发表在《自然·材料》杂志上。。。。

金属有机框架（MOF）是一类含有纳米级孔隙的材料。。。。这些孔隙，，
，以及MOF丰富多样的化学性质，，，使它们的用途非常广泛，，，，包括从发电厂和工厂捕获二氧化碳
。。热容量等材料特性使其能够估算驱动碳捕获过程所需的能量。。。。该科研团队利用机器学习模拟了碳捕获工厂中材料的性能。。结果表明，，，
，在MOF热容值正确的情况下，，，碳捕获过程的总能源成本远低于最初计算的成本。。。一些MOF使能源成本降低了50％，
，这极大地影响了工艺的技术经济可行性。。

注：本文摘自国外相关研究报道，
，，，文章内容不代表本网站观点和立场，，，，仅供参考。。。。

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