【研究背景】
金属有机框架（MOFs）因其高比表面积、可调孔道结构及丰富的金属活性位点，在电池、电催化及气体分离等能源领域展现出重要应用潜力。然而，当前MOF研究仍主要集中在构筑新型晶体结构，对结构-性能-应用之间的系统关联认识仍较为不足。同时，在实际能源体系中，材料往往需要同时具备导电性、稳定性与高活性位点，而传统MOF难以在单一结构中实现多功能协同，这成为其走向实际应用的重要瓶颈。因此，亟需建立新的结构设计理念，以推动MOF材料的理性设计与功能协同。
【工作简介】
近日，上海大学赵起副教授与新加坡国立大学John Wang院士/赵丹教授于 Matter 发表题为“Metal-organic frameworks for energy: From perfect crystals to programmable defective, quasi-, and post-MOFs”的观点性论文。本文第一作者为赵起（Qi Zhao）。
该工作提出了一种全新的MOF设计理念，即将MOF从传统意义上的“静态晶体结构”重新定义为一种可编程结构平台（programmable scaffolds）。作者提出，通过缺陷工程、部分非晶化以及后处理转化等方式，可以实现MOF结构的多级调控，从而在同一体系中实现多种功能协同。同时，作者进一步提出了由结晶性（Crystallinity）、稳定性（Stability）、导电性（Conductivity）、活性位点（Active site）以及可调控性（Tunability）构成的CSCAT评价框架，用于建立结构-性能-应用系统关联，为MOF在能源领域的理性设计提供了新的研究思路。
【内容表述】
针对如何在同一材料体系中实现多种功能的协同表达的难题，作者系统提出了一种全新的MOF研究框架。该框架将MOF从传统意义上的“静态晶体材料”重新界定为一个可编程的结构平台。其核心思想在于，有目的地引入结构扰动，如缺陷调控、部分非晶化或后处理转化，从而能够在同一材料体系内实现多种功能的协同作用，进一步有效地满足真实应用场景对材料的综合要求。
图1. 当前金属-有机框架研究中的主要挑战和建议的前景示意图
在新的结构框架下，作者将MOF划分为四种关键类型：完美MOF（perfect MOFs）、缺陷MOF（defective MOFs）、准MOF（quasi-MOFs）以及后处理MOF（post-MOFs）。这一分类方式不再单纯依赖金属或配体种类，而是更加关注结构在演化过程中的变化及其对性能的影响，为理解MOF结构调控提供了新的视角。
其中，完美MOF具有高度有序的晶体结构和稳定的孔道体系，适用于离子传输和气体分离等场景，但其导电性通常较低，限制了在电化学领域中的直接应用。相比之下，缺陷MOF通过引入缺失配体或未配位金属位点，可以显著改变电子结构并增加活性位点数量，从而提升电催化和储能性能。进一步发展得到的准MOF则表现出部分无序结构，其局部有序与整体无序并存，使电子与离子传输路径更加丰富，为复杂能源体系提供了新的可能。在结构演化的最高阶段，MOF可以通过碳化、硫化或磷化等过程转化为后处理MOF衍生结构。这些材料通常形成导电碳网络、金属氧化物或单原子活性位点，在保持原始结构特征的同时显著提升导电性与稳定性，因此在电池、电催化及多种能源转化体系中展现出重要应用潜力。
图2. 完美的、失败的、准金属有机结构和后金属有机结构的结构示意图
在明确不同结构形态的基础上，作者进一步提出了一种用于评估MOF在能源体系中适用性的综合分析方法，即CSCAT框架。该框架由五个关键维度构成，分别为结晶性（Crystallinity）、稳定性（Stability）、导电性（Conductivity）、活性位点（Active site）以及可调控性（Tunability）。
CSCAT框架将原本分散的结构特征整合到统一评价体系之中，使不同类型MOF之间具备可比性。通过对不同材料在CSCAT五个维度上的表现进行综合分析，可以更加直观地判断其在特定能源体系中的适用性，从而为材料筛选与结构设计提供明确方向。
进一步而言，CSCAT框架还为建立结构-功能-应用之间的对应关系提供了理论基础。不同结构类型在五个维度上的侧重点各不相同，从而对应不同应用场景。例如，高导电性与高活性位点密度更适用于电催化体系，而高结晶性与稳定性则在离子传输体系中更具优势。这种系统化分析方法，有助于推动MOF研究从经验驱动逐步迈向理性设计。
图3. 基于CSCAT结构-功能关系的面向应用的金属-有机框架类型映射
(A)金属-有机框架(MOF)中CSCAT的结构-功能映射。
(B)根据不同MOF状态的特点指导应用。P,完全MOF；D,缺陷MOF；Q,准MOF；O,后MOF。
在未来发展方向上，作者强调，MOF研究需要从经验驱动逐步转向数据驱动。传统理论模型往往难以描述含有大量缺陷或无序结构的复杂体系，而机器学习与数据驱动方法则为解决这一问题提供了新的工具。通过结合高通量计算与先进表征技术，例如X射线吸收谱、同步辐射散射以及原位光谱方法，可以精确捕捉结构演化过程中的关键变化，从而建立更加可靠的结构—性能关联模型。这一趋势将推动MOF研究从“试错式开发”向“目标导向设计”转变。
图4. 结构-性质-应用于不同金属-有机骨架类型的前瞻性视角
(A)从埃到千米尺度理解缺陷。
(B)未来材料开发的理想性能。
(C)确定目标规模的缺陷。
(D)人工智能指导的材料设计和性能预测。
总体而言，该工作不仅系统梳理了MOF在能源领域的发展路径，更提出了将MOF由“静态结构”拓展为“可编程结构平台”的前瞻性理念。通过构建CSCAT评价框架并结合数据驱动方法，未来MOF材料有望实现更加精准的功能调控，从而加速其在电池、催化及能源转化体系中的实际应用。
【文献详情】
题目：Metal-organic frameworks for energy: From perfect crystals to programmable defective, quasi-, and post-MOFs
作者：Qi Zhao, Yulin Gao, Nengxiu Zhu, Fei Wang, Dan Zhao*, John Wang*
期刊：Matter
年份：2026
DOI：10.1016/j.matt.2026.102711
【作者简介】
John Wang教授：John Wang是新加坡国立大学材料科学与工程系终身教授、博士生导师，长期从事功能材料领域研究。他于2019年当选亚太材料科学院院士，2022年当选新加坡国家工程院院士和新加坡国家科学院（SNAS）院士。在先进材料、能源与制造领域的研究和教育方面拥有30余年的丰富经验。他曾连续两届担任新加坡国立大学材料科学与工程系主任。自2018年起，他担任新加坡国立大学重庆研究院院长，推动材料科学领域的国际合作。目前，王教授的研究重点涵盖新能源、先进材料与制造、能源转换，以及用于绿色能源、增材制造、电子器件、水处理与环境技术的纳米结构材料。迄今为止，他已在国际顶级学术期刊发表论文500余篇，论文总引用次数超过56,000次，H指数达123。王教授自2020年至2025年连续六年入选科睿唯安（Clarivate）“全球高被引科学家”。
赵丹教授：现任新加坡国立大学设计与工程学院化学与生物分子工程系教授、博士生导师，新加坡国立大学广州创新研究院院长。长期从事多孔材料领域研究，在清洁能源与环境可持续方向具有重要学术影响力。其研究聚焦于金属有机框架（MOFs）与共价有机框架（COFs）的结构设计与性能调控，面向气体分离、碳捕集与氢能体系等关键能源问题。迄今已在 Science、Nature Materials、Nature Communications、PNAS、JACS 等国际期刊发表论文280余篇，总引用超过3万次，多次入选科睿唯安“全球高被引科学家”。
赵起副教授：现任上海大学材料科学与工程学院副教授，上海市领军人才（海外）。主持国家自然科学基金青年项目1项，主持横向项目1项；参与新加坡重点研发项目3项，项目累计经费超过 8000 万元。主要从事光热调控材料与新型储能体系的开发，研究方向涵盖智能窗与致变色材料、热管理材料以及储能电池等。迄今为止，已在国际顶级学术期刊发表论文40余篇，H指数20。曾获全国大学生创业大赛银奖、上海市新材料大赛一等奖等。
（转载自：Energist能源学人）
