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核能在全球能源格局中发挥着重要作用；然而，在过去的半个世纪里，在人类和平利用核能的过程中发生了三次大规模核事故：前苏联的切尔诺贝利核事故、美国的三哩岛核事故以及日本的福岛核事故，这对国际核安全和海洋生态环境产生了严重影响。尤其是在2011年日本福岛核电站事故中，大量放射性核素从电站直接泄露到大气和海洋中，引发了国际社会对核安全的广泛关注；一波未平，一波又起，2023年下旬日本政府无视国际社会的强烈质疑和反对，单方面强行启动福岛核事故污染水的排海；预计130万吨的福岛核污染水将在未来30年分批排放进海洋，这又一次向世界敲响了核安全的警钟。

放射性碘核素(I129和I131)是核泄露事故中的重要放射性核素之一，其易挥发和具有生物累积性的特点使其对环境安全和人体代谢健康都构成了严重威胁。金属有机框架（MOF）是一类由金属簇与有机配体配位构成的新型多孔材料，因其高度可调控的结构、大比表面积和优异的孔隙性能，被广泛认为是极具潜力的碘吸附材料。然而，目前仍然缺乏MOF材料碘吸附性能的数据集，材料特征与吸附性能的关系仍然亟待揭示。高通量计算模拟与机器学习方法相结合，为MOF材料的碘吸附研究提供了高效的研究路径。

Graphical Abstract

来自北京航空航天大学/香港城市大学的单光存教授团队从CoRE MOF 2014数据库中筛选出1816种孔极限直径大于3.34 Å（I2的动力学直径）的MOF材料，并采用RASPA软件进行巨正则蒙特卡洛（GCMC）方法模拟，研究其在潮湿空气条件下对I2的吸附性能，研究探讨了MOF材料的结构特征（包括密度、比表面积和孔隙特性）与其吸附性能之间的关系，旨在识别最优的碘吸附结构参数。

Fig. 1 | Structure-performance relationship.

随后，除6个结构特征外，还逐步引入了25个分子特征（包括金属与配体原子类型及其成键方式）以及8个化学特征（包括吸附热与亨利系数），基于机器学习算法（随机森林和CatBoost模型）最终实现了R2=0.941, MAE=18.276, MSE=1512.681的高精度预测。

Fig. 2 | Comparisons of prediction performance.

该研究分析了不同结构、分子和化学特征对MOF材料碘吸附性能的影响，发现亨利系数和对碘的吸附热是最关键的两个化学特征，对碘吸附性能起到了重要的正面影响。

Fig. 3 | Feature importance for I2capture.

相关性分析发现，MOF材料中更大的孔隙或通道尺寸有利于气体分子的扩散（亨利系数增大），但同时伴随着的吸附位点密度的降低而削弱了吸附强度（吸附热降低）。在吸附过程中，金属原子并非I2分子的有效吸附位点，后者更倾向于在有机配体（如苯环）附近吸附。

Fig. 4 | Heatmap of correlation coefficients.

四种不同分子指纹特征被引入以提供MOF材料全面而细致的结构信息，其中MACCS分子指纹能实现最高的预测精度。对分子指纹的研究发现MOF材料中氮原子和六元芳香环的存在对碘吸附起到了重要的促进作用。

Fig. 5 | Prediction performance and feature importance using CatBoost algorithm.

碘吸附性能最优异的MOF材料中共同存在的MACCS分子指纹被提取，这些MACCS分子指纹也对应了氮原子和六元环，其次是氧原子。该研究系统揭示了湿润环境中不同特征对MOF材料碘吸附性能的影响，对高性能MOF材料的筛选与目标设计具有重要意义。

Fig. 6 | Decomposition diagrams of molecular fingerprint of the top six MOF materials with the best iodine adsorption performance.

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41524-025-01617-2