用于直接空气捕获中吸附剂发现的 Open DAC 2025 数据集
材料科学
2025-09-25 v2 机器学习
化学物理
摘要
从潮湿空气中识别用于直接空气捕获（DAC）的有用吸附剂材料仍然是一项挑战。我们提出了 Open DAC 2025（ODAC25）数据集，这是对 ODAC23（Sriram 等人，ACS Central Science, 10 (2024) 923）的重大扩展和改进，包含针对 15,000 种 MOF 中 CO、HO、N 和 O 吸附的近 6000 万次 DFT 单点计算。ODAC25 通过功能化 MOF、高能 GCMC 衍生的放置位置以及合成生成的框架引入了化学和构型多样性。ODAC25 还显著提高了 DFT 计算的准确性以及对 ODAC23 中柔性 MOF 的处理。伴随该数据集，我们发布了在 ODAC25 上训练的新的 SOTA 机器学习原子间势，并在吸附能和亨利定律系数预测上对其进行了评估。
引用
@article{arxiv.2508.03162,
title = {The Open DAC 2025 Dataset for Sorbent Discovery in Direct Air Capture},
author = {Anuroop Sriram and Logan M. Brabson and Xiaohan Yu and Sihoon Choi and Kareem Abdelmaqsoud and Elias Moubarak and Pim de Haan and Sindy Löwe and Johann Brehmer and John R. Kitchin and Max Welling and C. Lawrence Zitnick and Zachary Ulissi and Andrew J. Medford and David S. Sholl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.03162},
year = {2025}
}