密苏里大学林见教授课题组《ACS AMI》：利用机器人平台和贝叶斯优化加速金属有机骨架合成

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近期，密苏里大学林见教授课题组提出了将贝叶斯优化与机器人实验平台相结合的方案，用于加速材料开发的进度。该课题组设计建造的实验平台通过激光加热诱导石墨烯微反应器，用于快速合成金属有机框架材料 （MOF）。课题组用ZIF-67作为一个材料模型来测试系统的有效性。集成的贝叶斯优化算法通过分析得到的ZIF-67晶型数据，推荐下一批实验的反应条件用于指导实验合成。实验结果证明，在没有人工干预的情况下，随着实验迭代增加，实验得到的ZIF-67晶型逐步变好。该工作重要意义是该方案不仅在短时间内实现目标材料的快速开发，而且仅需修改反应条件参数改变平台配置，即可推广到其他金属有机框架材料的研究与开发。同时为把原位材料表征技术和数据自动分析集成在一起提供了基础，以达到未来用机器人平台和人工智能算法来实现材料的自主研发，从而近一步加快新颖材料的研发速度的目的。相关工作以“Accelerate Synthesis of Metal-Organic Frameworks by a Robotic Platform and Bayesian Optimization”为题，发表在美国化学学会旗下ACS Applied Materials & Interfaces 期刊上。

如图1所示，该集成平台首先从实验参数组成的待优化空间筛选出反应条件组合，实验平台会按照该组合制备沸石咪唑酸盐骨架ZIF-67，表征得到材料的X射线衍射图谱反馈给贝叶斯优化算法，同时该算法会自动筛选后下一轮实验的反应条件组合。以此类推，直至筛选出最优的晶型结果。

图1集成自动平台与贝叶斯优化用于沸石咪唑酸盐骨架ZIF-67合成的示意图。

如图2(A)和(B)所示，该实验平台用于合成ZIF-67包含四个主要组件，分别是XYZ龙门架、蓝光激光、液体加样和焦耳加热系统。图2(C)展示了自动合成ZIF-67过程，即首先在聚酰亚胺薄膜(PI)表面使用蓝光激光加工出激光诱导石墨烯(LIG)， 然后通过液体加样系统滴加预定体积和摩尔比的ZIF-67前驱体刀激光诱导石墨烯表面，最后通过焦耳加热系统施加预定时间的直流电压。

图2 实验室自建的机器平台(A) 三维渲染图和(B) 照片。(C) 通过自动平台合成ZIF-67的流程示意图。 

图3(A)展示了贝叶斯优化流程示意图。从图3(B)可以看出，沸石咪唑酸盐骨架ZIF-67晶型确实随实验次数迭代的增加而不断增强。图3(C)展示了四组具有代表性的不同迭代次数的ZIF-67衍射图谱。如图3(D)所示，贝叶斯优化比随机优化确实可以提高晶型的数值。

图3 (A) 贝叶斯优化过程示意图; (B) 晶型随贝叶斯优化迭代次数变化示意图; (C) 代表性ZIF-67的X射线衍射图谱; (D) 随机和贝叶斯优化二者的晶型条形图。

图4(A)和(B)展示晶型与四个反应条件的关系的空间分布示意图。可以看出小的前驱体摩尔比、体积增大和直流电压提高有助于晶型增强。图4(C)，(D)和(E)部分依赖图显示晶型随着体积和电压增大，先增强后保持稳定，而随着反应时间先增大后减小。图4(F)表明晶型随着前驱体摩尔比的增大而增大。

图4 (A) 晶型与摩尔比和体积的三维示意图; (B) 晶型与直流电压和反应时间的三维示意图。晶型与体积(C)，电压(D)和反应时间(E)的部分依赖图。(F) 晶型与摩尔比的条形图。

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https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.1c16506

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