Un effort de recherche collaboratif entre UNIST et le Korea Institute of Science and Technology (KIST) a conduit à la synthèse réussie de trois nouveaux matériaux poreux en tirant parti d'un algorithme de prédiction de structure basé aux données. Ces matériaux nouvellement développés, modélisés après zéolithes, représentent des cadres métal-organiques (MOF) avec une sélectivité exceptionnelle dans la séparation des gaz, en particulier pour le dioxyde de carbone (CO₂).
Dirigée par le professeur Wonyoung Choe du Département de chimie de Unist, en collaboration avec le professeur Hyunchul OH et le Dr Jung-Hoon Lee de Kist, l'équipe a signalé la toute première synthèse de UzIF-31, UZIF-32 et UZIF-33 – trois cadres d'imidazolate zéolitique (ZIFS). La recherche est publiée dans la revue Jacs au.
Les MOF sont des matériaux cristallins composés d'ions métalliques et de ligands organiques qui forment des structures hautement poreuses. Les ZIF, en particulier, sont connus pour leur stabilité chimique et leurs architectures de pores réglables, ce qui en fait des candidats idéaux pour des applications en catalyse, stockage de gaz et séparation. Malgré le potentiel théorique de millions de structures ZIF, seulement environ 50 ont été synthétisées depuis leur découverte en 2006, une limitation souvent appelée «énigme zéolite».
Pour relever ce défi, l'équipe de recherche a développé un nouvel algorithme qui intègre l'intuition chimique à l'analyse structurelle, évaluant les paramètres clés tels que les angles de liaison, la connectivité du cycle et la régularité du réseau. En appliquant cette méthodologie à un ensemble de données virtuel de plus de 4,45 millions de candidats, l'équipe a sélectionné 420 structures et a identifié 90 candidats de haut niveau en fonction de la stabilité de l'énergie.
La validation expérimentale des candidats sélectionnés a abouti à la synthèse réussie de trois ZIF à haute performance, qui ont tous démontré des capacités de séparation de gaz supérieures. Notamment, UZIF-33 a présenté plus de dix sélectivité pour le CO₂ au-dessus du méthane, soulignant son potentiel significatif pour les applications de séparation et de purification des gaz à effet de serre.
« Cette étude illustre comment la prédiction numérique peut se traduire directement par un succès expérimental », a déclaré le professeur Choe. « En combinant notre algorithme avec des technologies de synthèse automatisées, nous pourrions accélérer considérablement le développement de matériaux ZIF de nouvelle génération avec des propriétés sur mesure. »
