利用机器学习-符号回归发现可物理诠释的数学表达式, 用于预测金属有机框架中的CO2吸附

摘要

本文提出一种机器学习-符号回归（ML-SR）策略，以开发可物理诠释的公式，用于预测假设金属有机框架（hMOFs）中的低压CO2吸附容量。在包含1000个样本的小数据集上训练了四种ML模型，并通过SHAP和特征重要性分析确定了五个关键描述符——最大腔径、孔隙限制直径、空隙率、重量比表面积和氢原子数。随后采用符号回归推导出简明的吸附公式Q=aA，其中a代表吸附基线（mmol/g），A为包含四个结构描述符的无量纲吸附数。作者将A解释为吸附结合力与扩散驱动力之比，揭示了孔拓扑和表面化学如何共同影响吸附。在包含137,652个hMOFs的综合数据集上的验证表明，该公式对62,448个结构的预测准确率超过70%，证实了其在定义的结构和操作范围内的适用性。与传统的黑箱ML模型不同，该物理引导的表达式能高效预测，并提供对吸附机理更清晰的理解。