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Los materiales conocidos como marcos organometálicos (MOF) tienen una estructura rígida similar a una jaula que se presta a una variedad de aplicaciones, desde el almacenamiento de gas hasta la administración de fármacos. Al cambiar los componentes básicos que forman parte de los materiales, o la forma en que están dispuestos, los investigadores pueden diseñar MOF adecuados para diferentes usos.

Sin embargo, no todas las estructuras MOF posibles son lo suficientemente estables como para implementarse en aplicaciones como la catalización de reacciones o el almacenamiento de gases. Para ayudar a los investigadores a descubrir qué estructuras MOF podrían funcionar mejor para una aplicación determinada, los investigadores del MIT han desarrollado un enfoque computacional que les permite predecir qué estructuras serán las más estables.

Utilizando su modelo computacional, los investigadores han identificado alrededor de 10 000 posibles estructuras MOF que clasifican como "ultraestables", lo que las convierte en buenas candidatas para aplicaciones como la conversión de gas metano en metanol.

"Cuando a las personas se les ocurren materiales MOF hipotéticos, no necesariamente saben de antemano qué tan estable es ese material", dice Heather Kulik, profesora asociada de química e ingeniería química del MIT y autora principal del estudio. “Usamos datos y nuestros modelos de aprendizaje automático para generar bloques de construcción que se esperaba que tuvieran una alta estabilidad, y cuando los recombinamos de formas considerablemente más diversas, nuestro conjunto de datos se enriqueció con materiales con mayor estabilidad que cualquier conjunto anterior. de materiales hipotéticos que se le habían ocurrido a la gente”.

La estudiante de posgrado del MIT Aditya Nandy es la autora principal del artículo, que aparece hoy en la revista Matter. Otros autores son el posdoctorado del MIT Shuwen Yue, los estudiantes graduados Changhwan Oh y Gianmarco Terrones, Chenru Duan PhD ´22 y Yongchul G. Chung, profesor asociado de ingeniería química y biomolecular en la Universidad Nacional de Pusan.

Modelado de MOF

Los científicos están interesados ​​en los MOF porque tienen una estructura porosa que los hace muy adecuados para aplicaciones que involucran gases, como el almacenamiento de gases, la separación de gases similares entre sí o la conversión de un gas en otro. Recientemente, los científicos también han comenzado a explorar su uso para administrar medicamentos o agentes de imágenes dentro del cuerpo.

Los dos componentes principales de los MOF son unidades de construcción secundarias (moléculas orgánicas que incorporan átomos metálicos como zinc o cobre) y moléculas orgánicas llamadas enlazadores, que conectan las unidades de construcción secundarias. Estas partes se pueden combinar de muchas maneras diferentes, al igual que los bloques de construcción LEGO, dice Kulik.

"Debido a que hay tantos tipos diferentes de bloques LEGO y formas de ensamblarlos, da lugar a una explosión combinatoria de diferentes materiales de estructuras orgánicas metálicas posibles", dice. "Realmente puede controlar la estructura general del marco orgánico de metal seleccionando y eligiendo cómo ensambla los diferentes componentes".

Actualmente, la forma más común de diseñar MOF es a través de prueba y error. Más recientemente, los investigadores han comenzado a probar enfoques computacionales para diseñar estos materiales. La mayoría de estos estudios se han basado en predicciones de qué tan bien funcionará el material para una aplicación en particular, pero no siempre toman en cuenta la estabilidad del material resultante.

“Un material MOF realmente bueno para la catálisis o para el almacenamiento de gas tendría una estructura muy abierta, pero una vez que tenga esta estructura abierta, puede ser muy difícil asegurarse de que ese material también sea estable bajo un uso a largo plazo”, dice Kulik. .

En un estudio de 2021, Kulik informó sobre un nuevo modelo que creó al extraer algunos miles de documentos sobre MOF para encontrar datos sobre la temperatura a la que se descompondría un MOF determinado y si los MOF en particular pueden soportar las condiciones necesarias para eliminar los solventes utilizados para sintetizar a ellos. Ella entrenó el modelo de computadora para predecir esas dos características, conocidas como estabilidad térmica y estabilidad de activación, en función de la estructura de las moléculas. 

En el nuevo estudio, Kulik y sus estudiantes usaron ese modelo para identificar alrededor de 500 MOF con una estabilidad muy alta. Luego, dividieron esos MOF en sus bloques de construcción más comunes: 120 unidades de construcción secundarias y 16 enlazadores.

Al recombinar estos bloques de construcción utilizando alrededor de 750 tipos diferentes de arquitecturas, incluidas muchas que no suelen incluirse en dichos modelos, los investigadores generaron alrededor de 50 000 nuevas estructuras MOF.

“Una de las cosas que fue única de nuestro conjunto fue que observamos muchas más simetrías de cristal diversas que nunca antes, pero [lo hicimos] usando estos bloques de construcción que solo provenían de MOF altamente estables sintetizados experimentalmente. ”, dice Kulik.

Ultraestabilidad

Luego, los investigadores usaron sus modelos computacionales para predecir qué tan estable sería cada una de estas 50,000 estructuras e identificaron alrededor de 10,000 que consideraron ultraestables, tanto para la estabilidad térmica como para la estabilidad de activación.

También revisaron las estructuras por su "capacidad de entrega", una medida de la capacidad de un material para almacenar y liberar gases. Para este análisis, los investigadores utilizaron gas metano, ya que la captura de metano podría ser útil para eliminarlo de la atmósfera o convertirlo en metanol. Descubrieron que los 10 000 materiales ultraestables que identificaron tenían buenas capacidades de liberación de metano y también eran mecánicamente estables, según lo medido por su módulo de elasticidad previsto.

“El diseño de un MOF requiere la consideración de muchos tipos de estabilidad, pero nuestros modelos permiten una predicción de estabilidad térmica y de activación de costo casi nulo”, dice Nandy. "Al comprender también la estabilidad mecánica de estos materiales, proporcionamos una nueva forma de identificar materiales prometedores".

Los investigadores también identificaron ciertos componentes básicos que tienden a producir materiales más estables. Una de las unidades de construcción secundaria con la mejor estabilidad fue una molécula que contiene gadolinio, un metal de tierras raras. Otro era una porfirina que contenía cobalto, una gran molécula orgánica formada por cuatro anillos interconectados.

Los estudiantes en el laboratorio de Kulik ahora están trabajando en la síntesis de algunas de estas estructuras MOF y probándolas en el laboratorio para determinar su estabilidad y potencial capacidad catalítica y capacidad de separación de gases. Los investigadores también han puesto a disposición de los investigadores interesados ​​en probarlos para sus propias aplicaciones científicas su base de datos de materiales ultraestables.

"La base de datos de estructuras MOF desarrollada en este trabajo será muy útil para los investigadores que utilizan la detección computacional para encontrar nuevos MOF para aplicaciones específicas", dice Randall Snurr, profesor de ingeniería química y biológica en la Universidad Northwestern, que no participó en el estudio "Usando métodos de aprendizaje automático que habían desarrollado previamente, pudieron concentrarse en generar estructuras MOF que probablemente tengan una alta estabilidad, lo cual es una consideración importante para las aplicaciones prácticas".

La investigación fue financiada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU., una Beca de Investigación para Graduados de la Fundación Nacional de Ciencias, la Oficina de Investigación Naval, el Departamento de Energía, un Fondo Semilla del MIT de Portugal y la Fundación Nacional de Investigación de Corea.

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