Physics-informed machine learning interatomic potential and integrated material-process investigation for Xe-selective MOF
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710111398
과학기술정보통신부
한국연구재단
부산대학교
정용철
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2024.09.01 ~ 2029.08.31
2.4억원
2.4억원
기초연구
대학
부산광역시 금정구
화공 > 화학공정 > 분리/정제기술
본 연구과제의 최종목표는 편극성 분자 힘장과 머신러닝 퍼텐셜을 개발하고 여기에 기반을 둔 소재-공정 복합 스크리닝을 통해 다중조성 (5개 조성)에서 Xe 분리 성능이 우수한 금속-유기 골격체를 전산으로 선정하고, 실험을 통해 합성하여 다중조성 Xe 분리 성능을 실험으로 검증하는데 있음.
... 유연성 측면에서 개발 예정.● 개발된 PFF/MLP 기반 NVT+W 방법 적용을 통한 흡착 등온선 계산하여 공정 모델에 사용될 흡착데이터를 확보. 기존 NVT+W 방법은 RASPA 3 소프트웨어에 적용. 유연한 소재 구조를 모사하기 위해서 LAMMPS MD trajectory 기반 NVT+W 방법 적용 및 개발. 특히 framework flexibility는 개발된 MLP와 기존 FF, ...
● 과학/기술적 기대효과. MOF 관련된 MLP 개발 및 분자 힘장 개발을 통해 MOF 소재 모델링과 관련하여 높은 임팩트를 가진 연구를 보고할 수 있으리라 생각한다. 소재 개발부터 실제 공정에 적용 가능한 랩 규모의 TSA 실험을 통해 MOF 소재가 공정에 적용되었을 때의 기술적 한계점을 알아볼 수 있을 것이다.● 경제/산업적 기대효과. 본 연구에서 집중...