研究核心突破 - 普林斯顿大学与科罗拉多矿业学院联合团队开发了一种基于大语言模型（LLM）的机器学习方法，可直接从MOFs的结构序列预测其自由能，从而显著降低计算成本，实现高通量、可扩展的MOFs热力学评估 [1][2] - 该模型在判断MOFs自由能是否高于或低于基于经验的合成可行性阈值时，F1值高达97% [2] - 该方法为在基于性能的计算MOFs筛选中，将机器学习自由能预测作为早期或后期筛选工具提供了可行途径 [7] 研究背景与挑战 - 金属有机框架（MOFs）因其高度可调的孔结构和丰富的化学功能性，在气体存储、分离、催化以及药物传递等应用中展现出巨大潜力 [1] - MOFs庞大的设计空间涵盖了数万亿种可能的构建模块组合，仅依靠实验探索效率极低 [1] - 计算生成MOFs的主要挑战是“筛选到合成”的低转化率，源于其合成可行性存在不确定性，例如已发表的数千个计算MOFs筛选中，仅约十余个伴随有MOFs合成 [1] - 自由能是评估MOFs热力学稳定性和可合成性的重要指标，但传统计算方法在大规模数据集上代价高昂，难以支持快速筛选 [2] 数据集构建 (MOFMinE) - 研究团队构建了名为MOFMinE的大规模数据集，涵盖约100万个MOFs原型，包含了从构件选择、拓扑模板映射到功能化修饰的全流程信息 [7] - 数据集生成基于ToBaCCo-3.0平台，通过将构建单元映射到拓扑模板上来生成MOF结构 [9] - MOFMinE包含1,393种拓扑模板、27种无机NBB、14种有机NBB和19种基础EBB，并涵盖13种功能化修饰，保证了化学和拓扑结构的多样性 [10] - 数据库的孔隙率范围从0.01到0.99，比表面积从26到8382 m²/g，最大孔径从2.6到127.7 Å，充分覆盖MOFs的结构空间 [10] - 在100万个MOFs原型中，有一个包含65,574个结构的子集收集了自由能数据，用于LLM的自由能预测微调和测试 [11] 模型框架与表征 (MOFSeq-LMM) - 研究团队构建了MOFSeq-LMM模型框架，核心思想是将MOFs的结构信息转化为计算机可理解的序列表示（MOFSeq），并结合大语言模型进行学习和预测 [12] - 研究人员开发了MOFSeq，这是一种新型基于字符串的序列表示方法，以优化的方式编码MOFs的局部与全局结构特征 [13] - 最终，793,079个MOFSeq预训练样本被划分为训练集634,463个、验证集79,308个和测试集79,308个；54,443个MOFSeq微调数据点被划分为训练集43,554个、验证集5,444个和测试集5,445个 [16] 模型设计与训练 (LLM-Prop) - 研究团队采用了LLM-Prop，这是一种专为材料性质预测设计的大语言模型，模型规模约3,500万参数，输入长度设为2,000 tokens [17] - 预训练阶段：训练LLM-Prop通过MOFSeq预测MOFs的应变能，取得MAE为0.623 kJ/molMOFatom，R²为0.965 [18][21] - 微调阶段：模型目标改为预测自由能，LLM-Prop设计为轻量化模型，其规模约为Llama 2的1/2000，优先考虑计算效率 [19] 模型性能评估 - 自由能预测：模型能够以0.789 kJ/molMOFatom的平均绝对误差精确预测自由能，同时取得R² = 0.990的高相关性 [21] - 合成可行性判定：将ΔL_MFFL设定为4.4 kJ/molMOFatom阈值进行二分类预测，F1分数达到97%，ROC曲线下面积高达0.98 [27][29] - 多晶型MOFs筛选：在7,490个多晶型家族中，模型能够在自由能差异仅0.16 kJ/molMOFatom的情况下以约63%的成功率选出最稳定晶型；当自由能差异增大至0.49 kJ/molMOFatom时，成功率提升至89%；总体平均成功率约为78% [30][32] - 从实际应用角度看，如果模型判断某个MOFs设计可合成，其正确性概率在约76%至98%之间 [33] 消融实验分析 - 仅局部特征：通过预训练，MAE从1.242降至1.168 kJ/molMOFatom，R²从0.971提升到0.974 [24] - 仅全局特征：性能更优，MAE下降至1.0 kJ/molMOFatom以下，R²提升至约0.980 [25] - 局部与全局特征结合：在预训练支持下实现最佳性能，MAE为0.789 kJ/molMOFatom，R²为0.990，证明两类特征的协同作用至关重要 [26] 行业研究范式转变 - 人工智能的深度介入正在重塑MOFs乃至整个材料学领域的研究范式与创新节奏 [34] - 传统研究以结构或性能为起点，通过局部变量控制和大量实验逐步逼近目标材料；新研究范式起点前移，首先构建可计算、可推理的材料表示体系，再让模型学习结构组合的物理合理性、热力学可行性与合成价值 [36] - 当模型能在百万级结构空间中快速给出可信判断时，材料研究的重心将从“如何计算与测量”转向“如何定义问题、构建表示并设定决策边界” [36] 相关并行研究进展 - 多伦多大学等机构团队提出MOF-ChemUnity知识图谱，利用LLM在文献中MOF名称与晶体结构之间建立可靠映射，当前版本集成了约1万篇科学文章以及超过1.5万条CSD晶体结构及其计算化学性质 [34][35] - 上海交通大学团队开发了数据驱动的机器学习工作流，以有机配体结构信息为输入，预测MOFs金属节点类型，在测试集上实现了91%的预测准确率、89%的精确率和85%的召回率 [35]

行业投资评级 - 基础化工行业评级为增持（维持）[5] 核心观点 - 2025年诺贝尔化学奖授予三位在金属有机框架材料领域做出开创性贡献的科学家，为材料科学开辟全新分支[1] - MOFs材料具备高孔隙率、比表面积大、结构高度可设计等优异性能，产业化想象空间巨大[2] - MOFs下游应用领域广泛，包括气体储存与分离、催化、能源存储、生物医药等，目前已有数以万计不同结构的MOF材料被合成[3] - 看好MOFs未来产业化发展前景，建议关注相关公司岳阳兴长，其控股子公司湖南立泰在MOFs材料领域已启动市场化进程[3] 本周行情回顾 - 本周（20251006-20251010）上证指数上涨+0.37%，深证成指下跌-1.26%，沪深300指数下跌-0.51%，创业板指下跌-3.86%[9] - 中信基础化工板块上涨+0.8%，涨跌幅位居所有板块第13位[9] - 过去5个交易日，基础化工子板块涨幅前五位为：磷肥及磷化工（+5.9%）、钾肥（+4.9%）、钛白粉（+4.2%）、纯碱（+3.7%）、复合肥（+3.4%）[11] - 基础化工子板块跌幅前五位为：锂电化学品（-4.0%）、碳纤维（-2.6%）、电子化学品（-1.9%）、橡胶助剂（-1.4%）、其他化学制品（-0.4%）[11] - 基础化工板块涨幅居前的个股有：嘉亨家化（+29.54%）、澄星股份（+21.12%）、岳阳兴长（+20.97%）、博苑股份（+15.24%）、百傲化学（+12.70%）[13] 重点产品价格跟踪 - 近一周涨幅靠前的化工品种：上海有色氟化铝全国（+5.86%）、7μm+2μm涂覆隔膜国产中端（+5.56%）、9μm+3μm涂覆隔膜国产中端（+5.48%）、丙烯酸浙江卫星（+4.41%）、汽油97无铅新加坡（+4.30%）[16] - 近一周跌幅靠前的化工品种：石脑油新加坡地区（-3.60%）、尿素小颗粒（-3.09%）、WTI原油（-3.06%）、电石西北（-2.90%）、Brent原油（-2.79%）[17] 子行业动态跟踪 - 化纤板块：涤纶长丝市场价格涨后回跌，成本端偏弱，库存重回累积，下游需求恢复不达预期[19] - 聚氨酯板块：国内聚合MDI市场稳中下跌，供应端安静，下游需求持续清淡[19] - 钛白粉板块：市场呈高位盘整、预期分化格局，节前备货积极导致需求预支[19] - 化肥板块：国内复合肥行情走势疲软，农田渍涝风险制约秋收秋种，经销商补仓不积极[19] - 维生素板块：维生素E、维生素B6市场价格继续下滑，维生素A、维生素D3市场高价趋低[20] - 氨基酸板块：98.5%赖氨酸厂家以发订单为主，市场询单清淡，成交不多[20] - 制冷剂板块：国内制冷剂R22市场成交氛围偏淡，终端采购意愿不足，供应稳定、需求偏弱[20] - 有机硅板块：市场整体稳中上扬，供应端收缩效应显著，厂家开启试探性提价[20]

行业投资评级 - 基础化工行业评级为“增持”，且为维持评级 [5] 核心观点 - 2025年诺贝尔化学奖授予金属有机框架材料领域的三位科学家，彰显了MOFs材料的重要科学价值与巨大潜力 [1] - MOFs材料具备高孔隙率、超大比表面积、高稳定性及高度可设计性等优异性能，产业化想象空间巨大 [2] - MOFs材料下游应用领域广泛，涵盖气体储存与分离、催化、能源存储与转换、生物医药及环境修复等多个前沿领域 [3] - 看好MOFs未来产业化发展前景，并建议关注相关公司岳阳兴长，其控股子公司湖南立泰在MOFs材料领域已启动市场化进程 [3] 本周行情回顾 板块市场表现 - 过去5个交易日，中信基础化工板块上涨+0.8%，涨幅在A股所有行业中排名第13位 [9] - 主要市场指数表现分化：上证指数上涨+0.37%，深证成指下跌-1.26%，沪深300指数下跌-0.51%，创业板指下跌-3.86% [9] - 化工子板块中，磷肥及磷化工（+5.9%）、钾肥（+4.9%）、钛白粉（+4.2%）、纯碱（+3.7%）、复合肥（+3.4%）涨幅居前 [11] - 化工子板块中，锂电化学品（-4.0%）、碳纤维（-2.6%）、电子化学品（-1.9%）、橡胶助剂（-1.4%）跌幅居前 [11] 个股市场表现 - 过去5个交易日，基础化工板块涨幅前五个股为：嘉亨家化（+29.54%）、澄星股份（+21.12%）、岳阳兴长（+20.97%）、博苑股份（+15.24%）、百傲化学（+12.70%） [13] - 过去5个交易日，基础化工板块跌幅前五个股为：蓝丰生化（-19.04%）、雅运股份（-13.23%）、聚和材料（-12.99%）、天奈科技（-12.53%）、万润新能（-9.36%） [14] 重点产品价格 - 近一周涨幅靠前的化工品种包括：上海有色氟化铝（+5.86%）、7μm+2μm涂覆隔膜（+5.56%）、9μm+3μm涂覆隔膜（+5.48%）、丙烯酸（+4.41%）等 [16] - 近一周跌幅靠前的化工品种包括：石脑油（-3.60%）、尿素（-3.09%）、WTI原油（-3.06%）、电石（-2.90%）、Brent原油（-2.79%）等 [17] 子行业动态跟踪 - 化纤板块：涤纶长丝市场价格涨后回跌，成本端偏弱，库存累积，下游需求恢复不达预期 [19] - 聚氨酯板块：国内聚合MDI市场稳中下跌，供应端安静，下游需求持续清淡 [19] - 钛白粉板块：市场呈高位盘整格局，节前备货需求预支，厂家现货周转率加快 [19] - 化肥板块：国内复合肥行情走势疲软，受天气及原料尿素价格下跌影响，交投积极性受制约 [19] - 维生素板块：维生素E、维生素B6价格继续下滑，维生素A、维生素D3市场高价趋低 [20] - 氨基酸板块：98.5%赖氨酸市场稳中微弱，节后市场询单清淡，成交不多 [20] - 制冷剂板块：制冷剂R22市场成交氛围偏淡，终端采购意愿不足，供应稳定需求偏弱 [20] - 有机硅板块：市场整体稳中上扬，供应端收缩，厂家试探性提价以修复盈利空间 [20] 重点化工产品价格及价差走势 - 报告通过大量图表跟踪了化肥和农药、氯碱、聚氨酯、C1-C4部分品种、橡胶、化纤和工程塑料、氟硅、氨基酸&维生素、锂电材料等多个细分领域的关键产品价格及价差变动情况 [21][22][24][26][28][29][30][32][33][34][35][36][37][38][39][41][43][44][46][48][49][50][52][53][55][56][57][59][60][61][62][63][65][66][67][68][69][70][71][72][75][77][80][81][82][83][84][85][86][88][89][91][93][95][97][99][100][101][103][105][106][107][109][111][112][114][116][118][120][122][124][125][126][127][129][131][133][134][135][137][139][140][141][142]

诺贝尔化学奖与MOF材料科学突破 - 2025年诺贝尔化学奖授予北川进、理查德·罗布森和奥马尔·亚吉，表彰其在金属有机框架材料开发方面的贡献 [1] - MOF材料被誉为"分子级乐高"，具备可定制的特性，应用于解决水危机、能源困局和污染难题 [1] MOF材料在碳捕集领域的技术进展 - 名为CALF-20的MOF材料在Science期刊被报道，是一种兼具高容量、高选择性、高稳定性和可扩展性的二氧化碳捕集材料 [2] - CALF-20结构中约38%的体积为孔道，每克材料具有528平方米的孔道比表面积，在室温以上具有较高的CO₂吸附量 [3] - CALF-20自2021年1月起在加拿大Lafarge-Holcim水泥厂进行每天一吨二氧化碳捕获的工业试验，是世界上第一个工业示范的MOF材料 [2] MOF材料的商业化应用与全球实践 - 加拿大、英国、德国、中国等多个国家的企业正将MOF材料从实验室推向工业现场，在燃煤电厂、垃圾焚烧厂等测试其碳捕集能力 [4] - 加拿大伯纳比市的Redwood工厂由Svante公司运营，专门生产用于捕获二氧化碳的MOF过滤器，目标为每年捕获1000万吨二氧化碳 [4] - MOF材料在清洁能源领域用于氢气储存，例如NU-100、NU-1501-Al等材料在特定条件下储氢量分别达14.0wt%和13.2wt%，远高于传统高压气瓶 [4] 中国MOF产业的发展与公司动态 - 在新疆，MOF碳捕集设施用于油田回收天然气，MOF空气集水装置在塔克拉玛干沙漠为居民和工人提供饮用水 [6] - 广东碳语新材料有限公司已开发出40余款MOF产品，应用涵盖二氧化碳捕集、除湿干燥、散热制冷、气体分离、VOC吸附及锂电池隔膜涂布等领域 [7] - 岳阳兴长作为国内唯一实现MOF材料百吨级量产的企业，其MOF材料作为固态电池电解质已向宁德时代送样并进入装车测试阶段 [7] - 岳阳兴长的特种环氧树脂作为MOF衍生物材料，已用于华为、三星的芯片封装胶黏剂 [7]

报告行业投资评级 - 领先大市 - A(维持) [2] 报告的核心观点 - DAC技术受欧美政策支持，当前技术持续迭代，吸附材料是DAC技术的降本核心，建议关注国内吸附材料龙头企业蓝晓科技 [5] 根据相关目录分别进行总结 DAC碳移除优势 - DAC指通过捕集装置直接从空气中捕集CO₂后从环境空气中移除CO₂的技术，与传统火电厂或工业碳捕集装置相比，灵活性优势突出，更易于广泛部署，包括装置规模较小、可实现模块化建设、选址不受排放源位置及类型的限制 [2] DAC受支持情况及市场规模 - DAC受欧美政府及科技巨头高度支持，《大而美》法案重申支持态度，预计2030年全球DAC市场超17亿美元，2050年美国需求超1亿吨 [3] - 2024年美国能源部为中型和大型商业DAC设施和基础设施扩展平台提供高达18亿美元资金支持，45Q税收抵免政策可对DAC项目提供最高180美元/每吨CO₂的税收减免，同年加拿大、英国等国公布对DAC项目的税收减免和资助方案 [3] - 2024年7月微软与DAC企业1PointFive签订50万吨二氧化碳移除订单，TikTok与Climeworks合作目标去除6000吨CO₂ [3] - 截止2025年，全球DAC二氧化碳捕集能力仅为2万吨，目前固体法DAC现有及在建项目合计239.7万吨，美国能源部预测到2050年仅美国至少需要1亿吨DAC捕集能力 [3] - 2023年全球DAC市场为6200万美元，预计到2030年增长至17.27亿美元，CAGR = 60.9% [3] DAC降本情况 - 2024年全球加权平均DAC碳移除价格较2023年下降54%，达到316美元/吨 [4] DAC工艺情况 - DAC分为固体和液体工艺，液体工艺利用碱性水溶液作为捕集介质来吸收CO₂，工艺相对成熟，但需要非常高的再生温度（900°C），导致显著的能源消耗 [4][5] - 固体工艺的吸附剂再生温度通常介于80 - 130°C，更适合低品位余热集成，此外模块化设计易于装置放大和技术迭代，65%的DAC企业使用或研发固体吸附剂，27%采用液体法 [5] 固体法DAC吸附材料市场及竞争格局 - SRI测算吸附材料成本占比约4%，到2030年，固体吸附材料市场约5亿元 [5] - 沸石、聚合物、MOFs等材料被应用于固体DAC系统，目前3M、Svante以及蓝晓科技为DAC企业Climeworks提供固体吸附剂，漂莱特为Skytree提供固体吸附剂 [5] 投资建议 - 建议关注国内吸附材料龙头企业蓝晓科技，公司与全球知名的碳捕捉技术公司Climeworks签署战略合作，已建成样板工程，形成吸附材料规模化供货，同时与大型国际化学品公司开展碳捕捉材料和技术开发，并实现商业供货 [5]