摘要
随着全球工业化进程的加速，二氧化碳排放量逐年增加，导致了一系列环境问题。
碳捕集与封存技术作为应对气候变化的重要手段之一，近年来备受关注。
其中，金属-有机骨架材料（Metal-OrganicFrameworks,MOFs）因其具有比表面积大、孔隙结构可调控、易于功能化等优点，在碳捕集领域展现出巨大的应用潜力。
机器学习作为一种新兴的数据驱动方法，为预测和优化MOFs材料的碳捕集性能提供了新的思路。
本综述首先介绍了碳捕集技术背景、MTV-MOFs材料以及机器学习算法的基本概念，然后重点概述了机器学习算法在预测MTV-MOFs材料碳捕集性能方面的研究进展，包括常用的机器学习算法、特征工程方法、模型构建与评估等方面，最后对该领域未来的发展方向进行了展望。
关键词：碳捕集；金属-有机骨架材料；机器学习；性能预测；特征工程
近年来，全球变暖问题日益严峻，减少二氧化碳（CO2）排放成为国际社会的共识。
碳捕集、利用与封存（CCUS）技术作为一种能够有效减少CO2排放的关键技术，受到了广泛关注。
其中，固体吸附法因其具有能耗低、易于操作、环境友好等优点，被认为是一种极具发展潜力的碳捕集技术。
在众多吸附剂材料中，金属-有机骨架材料（Metal-OrganicFrameworks,MOFs）由于其具有高比表面积、可调控的孔径和结构、易于功能化等特点，在碳捕集领域展现出巨大的应用前景。
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