Fortgeschrittene Simulationsverfahren für Gas@Host Systeme
Advanced Simulation Methods for Nanoporous Gas@Host Systems
Matching Funds - Tirol
Wissenschaftsdisziplinen
Chemie (65%); Informatik (10%); Nanotechnologie (25%)
Keywords
-
Density Functional Tight Binding,
Metal-Organic Frameworks,
Covalent Organic Frameworks,
Neural Network Potentials,
Machine Learning,
Gas@Host Systems
Mit dem Begriff nanoporöse Verbindungen werden im allgemeinen Feststoffe bezeichnet, die einen ungewöhnlich hohen Anteil mikroskopisch kleiner Hohlräume, entweder in Form rohrartiger Kanäle oder kugelförmiger Poren, aufweisen. Die Durchmesser dieser Hohlräume bewegen sich in der Größenordnung von wenigen Mikro- bis zu einem Nanometer (ein Milliardstels eines Meters). Die Kanäle und Poren dieser Materialien stehen in den meisten Fällen aber nicht leer, sondern können mit kleineren Verbindungen, den sogennanten Gastmolekülen, befüllt werden. Bekannte Vertreter nanoporöser Substanzen sind die im Labor hergestellten metall- und kovalent- organischen Gerüstverbindungen (im Englischen: metal-organic frameworks, MOFs und covalent organic frameworks, COFs), die eine der am schnellsten wachsenden Klassen funktioneller Materialien darstellen. Im Gegensatz zu den natürlich vorkommenden nanoporösen Verbindungen wie beispielsweise die auf Aluminium und Silizium basierenden Zeolite und Aktivkohle, sind MOF und COF Verbindungen für ihre ungemein höhere Speicherkapazität der Gastmoleküle bekannt. Diese Eigenschaft ist für die Speicherung von Treibhausgasen wie Kohlendioxid (CO 2) und technisch relevanten Energieträgern wie Wasserstoff (H 2) und Methan (CH4) von besonderem Interesse. Aufgrund der vielfältigen Kombinationsmöglichkeiten, die zur Herstellung dieser Gerüstverbindungen zur Verfügung stehen, gestaltet sich die Suche nach den bestmöglichen Speichermedien aufwendig, zeitraubend und in vielen Fällen teuer. Einen alternativen Ansatz, um die Speicherkapazität dieser Verbindungen zu ermitteln, bieten Methoden aus dem Bereich der computerunterstützen Materialwissenschaften. Mit Hilfe geeigneter Berechnungsverfahren lassen sich die Eigenschaften dieser Materialen ermitteln, noch bevor diese im Labor hergestellt wurden. Dadurch lassen sich mit Hilfe der computergestützten Verfahren geeignete Kandidaten für eine weitere Synthese im Labor ermitteln, während wenig vielversprechende Materialien bereits vorab ausgeschieden werden können. Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines eigenständigen Simulationsprogramms, dass es Forschenden ermöglicht, die Eigenschaften neuartiger, nanoporöser Verbindungen auf technisch relevante Eigenschaften wie die Speicherkapazität hin zu untersuchen. Die Entwicklung der jüngsten Vergangenheit hat den dringenden Bedarf effizienter Speicherstrategien für das Treibhausgas Kohlendioxid sowie für nachhaltige Energieträger wie Wasserstoff und Methan drastisch vor Augen geführt hat. Die in diesem Projekt entwickelte Software kann einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung und Anwendung moderner Gasspeichermaterialien liefern und dadurch die internationalen Bemühungen zur Reduktion des Klimawandels und die Nutzung eneuerbarer Energieträger konstruktiv unterstützen.
- Universität Innsbruck - 100%
- El-Eulmi Bendeif, Université de Lorraine - Frankreich
Research Output
- 56 Zitationen
- 7 Publikationen
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2025
Titel Comparative Study of UMCM-9 Polymorphs: Structural, Dynamic, and Hydrogen Storage Properties via Atomistic Simulations DOI 10.1021/acs.jpcc.4c07872 Typ Journal Article Autor Gallmetzer J Journal The Journal of Physical Chemistry C Seiten 5645-5655 Link Publikation -
2025
Titel Parametrization of Zirconium for DFTB3/3OB: A Pathway to Study Complex Zr-Compounds for Biomedical and Material Science Applications DOI 10.1002/jcc.70140 Typ Journal Article Autor Penz A Journal Journal of Computational Chemistry Link Publikation -
2024
Titel Equipartitioning of Molecular Degrees of Freedom in MD Simulations of Gaseous Systems via an Advanced Thermostatization Strategy DOI 10.1021/acs.jctc.4c01580 Typ Journal Article Autor Gamper J Journal Journal of Chemical Theory and Computation Seiten 102-113 Link Publikation -
2023
Titel Beyond the Status Quo: Density Functional Tight Binding and Neural Network Potentials as a Versatile Simulation Strategy to Characterize Host–Guest Interactions in Metal- and Covalent Organic Frameworks DOI 10.1021/acs.jpclett.3c00941 Typ Journal Article Autor Hofer T Journal The Journal of Physical Chemistry Letters Seiten 6018-6027 Link Publikation -
2023
Titel Storage and Diffusion of Carbon Dioxide in the Metal Organic Framework MOF-5?A Semi-empirical Molecular Dynamics Study DOI 10.1021/acs.jpcb.3c04155 Typ Journal Article Autor Listyarini R Journal The Journal of Physical Chemistry B Seiten 9378-9389 Link Publikation -
2023
Titel Storage and diffusion of CO2 in covalent organic frameworks—A neural network-based molecular dynamics simulation approach DOI 10.3389/fchem.2023.1100210 Typ Journal Article Autor Kriesche B Journal Frontiers in Chemistry Seiten 1100210 Link Publikation -
2023
Titel Structural Properties of Metal–Organic Frameworks at Elevated Thermal Conditions via a Combined Density Functional Tight Binding Molecular Dynamics (DFTB MD) Approach DOI 10.1021/acs.jpcc.2c05103 Typ Journal Article Autor Purtscher F Journal The Journal of Physical Chemistry C Seiten 1560-1575 Link Publikation