摘要
多孔骨架材料凭借其优异的甲烷储存能力，在缓解能源危机和环境污染方面展现出巨大潜力，已成为近年来研究的热点。
传统的材料设计方法通常依赖经验试错，效率低且成本高昂。
而机器学习作为一种数据驱动的方法，能够从大量数据中学习材料的构效关系，为高效、低成本地设计和筛选高性能甲烷储存材料提供新思路。
本文首先介绍了多孔骨架材料和甲烷吸附的相关概念，以及机器学习在材料研究领域的应用；其次，综述了国内外利用机器学习预测多孔材料甲烷吸附性能的研究现状，包括常用的机器学习算法、特征工程方法以及模型构建与评估策略；然后，分析了当前研究存在的问题，如数据质量、模型可解释性等；最后，展望了机器学习在多孔骨架材料甲烷存贮构效关系模型研究中的发展趋势，为未来研究提供参考。
关键词：多孔骨架材料；甲烷储存；构效关系；机器学习；材料设计
随着全球能源需求的不断增长和传统化石燃料的日益枯竭，寻找清洁、高效、可持续的能源已迫在眉睫。
甲烷作为天然气的主要成分，储量丰富、燃烧清洁，被认为是未来最有希望替代传统化石燃料的清洁能源之一[1]。
然而，甲烷气体的储存和运输一直是制约其大规模应用的关键问题。
相较于传统的液化和压缩储存方法，利用吸附材料进行甲烷储存具有安全性高、能耗低、成本低廉等优点，因此受到了广泛关注[2]。
多孔骨架材料，例如金属有机框架材料(MOFs)、共价有机框架材料(COFs)、沸石和活性炭等，由于其具有大的比表面积、可调控的孔径结构和丰富的表面化学性质，在甲烷储存方面展现出巨大的应用潜力[3]。
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