一种预测金属有机骨架材料催化二氧化碳性能的方法与流程

技术特征：
1.一种预测金属有机骨架材料催化二氧化碳性能的方法，其特征在于，包括步骤：(1)通过收集数据，进行特征提取，建立机器学习数据集；
①
查询关于金属有机骨架材料催化二氧化碳的文章，收取文章中的信息，催化剂名称、金属有机骨架的金属种类和有机配体种类、以及催化反应的温度、时间、二氧化碳的压力，催化剂的用量，反应物的类型，反应物的用量，催化反应的产率；其中，金属有机骨架金属的种类有23种，配体种类57种，反应物共5种，23种金属和57种配体以及5种反应物种类是固定不变的；催化反应温度在室温到160℃之间，反应时间在2小时到48小时之间，压力在1bar到60bar之间；
②
23种金属包括锰、钡、钒、钨、铟、镁、铯、铷、钾、钠、锂、镉、钛、铜、钴、铕、镍、锌、锆、钇、铪、铬、铝，57种配体包括1,4
‑
二羧酸苯、4，4'
‑
二苯甲酸
‑
2,2'
‑
砜、三氟乙酸、5
‑
氯苯并咪唑、2
‑
甲基咪唑啉、苯并咪唑、2
‑
硝基咪唑、1,3,6,8
‑
四(对苯甲酸)芘、1,3,5
‑
苯(三)苯甲酸酯、2,2'
‑
二甲基联苯
‑
4,4'
‑
二羧酸酯、2,6
‑
萘二甲酸、四(4
‑
羧基苯基)乙烯、反，反
‑
粘康酸、1,2
‑
双(4
‑
吡啶基)乙烷、1,2,4
‑
苯三甲酸、1,10
‑
菲咯啉、10
‑
(4
‑
羧苯基)
‑
10氢
‑
吩恶嗪
‑
3,6
‑
二羧酸、1,3,5
‑
苯三甲酸、5
‑
氨基间苯二甲酸、5
‑
硝基间苯二甲酸、2
‑
(呋喃
‑2‑
基)
‑
1氢
‑
苯并(d)咪唑、4,4’，4
’‑
均三嗪
‑
1,3,5
‑
三基
‑
三
‑
对氨基苯甲酸、1,4
‑
二氮杂双环[2.2.2]辛烷、n，n
’‑
双(水杨基吡啶)苯二胺、(r，r)
‑
n，n
’‑
双
‑
(水杨基吡啶)二苯基乙二胺、卟啉、4'，4”'，4
””
'，4
”””
'
‑
(卟啉
‑
5,10,15,20
‑
四基)四([1,10
‑
联苯]
‑4‑
羧酸)、4,4'，4”，4”'
‑
(卟啉
‑
5,10,15,20
‑
四基)四苯甲酸、1,4,7,10
‑
四氮杂十二烷
‑
n，n'，n'，n
”‑
四对甲基苯甲酸、四苯基硅烷四
‑4‑
膦酸、联苯
‑
4,4
′‑
二羧酸、2,2'
‑
联吡啶
‑
5,5'
‑
二羧酸、2
‑
氨基苯
‑
1,4
‑
二羧酸酯、4,4
’‑
(2
‑
氨基)联吡啶、5,5'，5”，5”'((甲烷四基四(
‑
苯
‑
4,1
‑
二基)四(1氢
‑
1,2,3
‑
三唑
‑
4,1
‑
二基))四间苯二甲酸、l
‑
谷氨酸、2'
‑
氨基
‑
1,1'：4'，1
”‑
三联
‑
3,3”，5,5
”‑
四羧酸、1，2
‑
乙烷二磺酸盐、2,5
‑
二羟基苯二甲酸、2
‑
(3
‑
甲基咪唑
‑1‑
基)
‑
对苯二甲酸、四元铵官能化的1,4
‑
二羧酸、2
‑
(咪唑
‑1‑
基)对苯二甲酸、季鏻盐官能化的1,4
‑
二羧酸、咪唑
‑2‑
羧醛、季铵官能化的咪唑
‑2‑
羧醛、离子液体、2
‑
(3
‑
甲基咪唑
‑1‑
基)
‑
对苯二甲酸、2
‑
烯丙基咪唑联苯
‑
4,4'
‑
二羧酸、2,4
‑
双(3,5二羧基苯氨基)
‑6‑
三嗪、4,4'
‑
联吡啶、3
‑
羟基
‑
1,3,5
‑
戊三酸、三聚氰胺、2，5
‑
噻吩二甲酸、5
‑
(4
‑
(四唑
‑5‑
基)苯基)间苯二甲酸、3,5
‑
吡唑二羧酸、5
‑
氨基叔唑；五种反应物包括环氧丙烷、环氧丁烷、氧化苯乙烯、环氧溴丙烷、环氧氯丙烷；23种金属和57种配体以及5种反应物种类是固定不变的；
③
对目标值的处理，反应温度、时间因素会影响产率的值，改进的方法是将转换频率tof值代替产率作为目标，评判催化剂好坏的标准，具体方法是将计算得到的tof值的中位数作为界限，大于中位数的是好的性能，标记为1，小于中位数的是不好的性能，标记为0；tof值得计算来自产率，具体公式如所示；金属位点的摩尔数＝催化剂的用量/每摩尔催化剂中金属的量
④
不同温度下的tof值的大小不具有可比性，因为不同温度，不同的反应时间，会影响催化剂的tof，因此需要计算同一温度下的tof；这里，根据阿累尼乌斯公式，将任意温度下的tof值都统一到同一温度下；阿累尼乌斯公式具体如下所示：
其中t1是第一个反应温度，t2是第二个反应温度；k1是第一个反应温度下的速率常数，k2是第二个反应温度下的速率常数；ea是反应的活化能，r是值为8.314的常量；金属有机骨架催化二氧化碳的反应是零级反应，所以其中，c是产物的浓度，t是反应时间，v是反应速率，k是反应速率常数；即物的浓度，t是反应时间，v是反应速率，k是反应速率常数；即其中，温度t是要统一的温度，t1是任意温度，tof是统一温度下的转化频率，tof1是温度为t1下的转换频率，v是统一温度下的反应速度，v1是t1温度下的反应速率；活化能ea的值用公式b为直线截距；利用上述方法可将不同温度下的tof值统一到同一温度下，消除了温度和时间对目标值的影响；
⑤
将金属有机骨架的金属和配体和反应的底物作为特征，这些特征是固定不变化的；每种金属有机骨架对应的金属、配体和反应物的标记1，没有的标记0，作为特征输入；tof值作为目标值，这里是分类任务，在中位数以上的目标值标记为1，即为性能好的材料，中位数以下的材料标记为0，为性能差的材料；这样可以建立一个机器学习数据集；(2)模型训练与评估过程
①
首先划分数据集，用scikit
‑
learn里train_test_split将数据集随机划分为80％做训练，20％做测试集，每次划分前进行洗牌；通过比较在训练集合测试集上的得分，来确定最终的划分；
②
选用了scikit
‑
learn里的五种分类模型，分别是支持向量机分类svm、k近邻分类knn、决策树分类dt、随机梯度下降分类sgd、神经网络分类nn，通过网格搜素，然后用分类评估指标精准率precision：正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例；召回率recall：正确分类的正例个数占实际正例个数的比例；f1分数f1 score是精确率和召回率的调和平均数；通过网格搜索调节参数直到评分达到最高，确定最终的参数设置；
③
选择不同的分类模型指标对训练好的模型进行评估；在测试集上使用了精准率，召回率，f1分数，分类模型评估方法进行评估，评估方法的计算公式如下所示；所示；所示；其中，tp代表实际类别是正类，预测类别是正类；fp代表实际类别是负类，预测类别是正类；fn代表实际类别是正类，预测类别是负类；选择svc、sgd、nn三种模型分别进行预测；预测性能好的判定方法是f1 score，选择f1 score得分高于0.8的三种模型用到金属有机骨架催化二氧化碳的预测中；(3)预测未知的材料性能
①
使用23种金属和57种有机配体组合了1311个假设的mof，这是已报道的金属有机骨架固定二氧化碳的组成部分，并进一步应用经过训练的分类器筛选出具有高催化活性的金
属有机骨架；1311种金属有机骨架材料，分别于五种底物反应，即有五种底物特征，则最终预测的数据集是6555*85；目标值，也就是材料的性能是未知的；
②
将6555*85的数据分别输入到训练好的三种模型中，得到6555*3个预测目标值；对于每一种金属有机骨架材料，分别和3种以上底物反应，被预测的性能都是好的，则是最终推荐使用的材料；与0种底物反应被预测的性能是好的，则这些材料是不推荐使用的；其他的则是次之推荐使用的材料；(4)找结构与性能的关系通过分析每一种金属有机骨架的金属特征和有机配体特征，以及分别于五种底物反应的性能，得到金属特征优异比和有机配体特征的优异比；优异比具体计算公式如下所示：其中，m1是每一种金属分别与所有配体组合，与3种以上底物反应预测结果为正类中，金属的个数；m2是每一种金属分别与所有配体组合，与1
‑
3种底物反应预测结果为正类中，金属的个数；n
l
是配体的总数量；其中，l1是每一种配体分别与所有配体金属组合，与3种以上底物反应，预测结果为正类中，配体的个数；l2是每一种配体分别与所有金属组合，与1
‑
3种底物反应预测结果为正类中，配体的个数；n
m
是金属的总数量。

技术总结
本发明公开了一种预测金属有机骨架材料催化二氧化碳性能的方法，首先确定预测金属有机骨架材料催化固定二氧化碳的特征参数，收集数据，建立机器学习预测的数据集；其次，对数据进行数据预处理；建立机器学习模型；将样本中金属有机骨架的特征和反应物的特征参数作为模型输入，待预测金属有机骨架性能作为模型输出，训练机器学习模型；将新的待预测金属有机骨架的特征参数输入到机器学习模型中，输出新的待预测材料催化性能；分析结果，找到金属有机骨架材料结构与性能之间的关系。本发明能够大规模的筛选出性能优异的催化剂材料，以解决现材料开发中的阻碍，材料设计的时间和成本高等问题。等问题。等问题。


技术研发人员：孙少瑞 李舒远 行妙娟 王亚鑫 王慧敏
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：2021.06.24
技术公布日：2021/11/23