Novel metal-organic framework adsorbents for efficient storage of hydrogen

Informations projet

MOST-H2

N° de convention de subvention: 101058547

DOI

10.3030/101058547

Date de signature de la CE 24 Mai 2022

Date de début 1 Juin 2022

Date de fin 31 Mai 2026

Financé au titre de

• Digital, Industry and Space

Coût total

€ 4 917 262,50

Contribution de l’UE

€ 4 917 262,50

Coordonné par

"NATIONAL CENTER FOR SCIENTIFIC RESEARCH ""DEMOKRITOS"""
Greece

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Websites, patent fillings, videos etc. (2)

Promotional video

Promotional video - linked to T6.2

Promotional toolkit and website

Promotional toolkit and website - - linked to T6.2

Documents, reports (4)

Cradle-to-gate LCA and LCC of MOST-H2 MOFs: version 1

Cradle-to-gate LCA and LCC of MOST-H2 MOFs: version 1 - linked to T5.1

Cradle-to-gate LCA and LCC of MOST-H2 MOFs: version 3

Cradle-to-gate LCA and LCC of MOST-H2 MOFs: version 3 - linked to T5.1

Initial TEA on FCH trains H2 storage applications

Initial TEA on FCH trains H2 storage applications - linked to T5.2

Cradle-to-gate LCA and LCC of MOST-H2 MOFs: version 2

Cradle-to-gate LCA and LCC of MOST-H2 MOFs: version 2 - linked to T5.1

Publications

Peer reviewed articles (9)

Gas adsorption meets deep learning: voxelizing the potential energy surface of metal-organic frameworks

Auteurs: Antonios P. Sarikas, Konstantinos Gkagkas, George E. Froudakis
Publié dans: Scientific Reports, Numéro 14, 2024, ISSN 2045-2322
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/S41598-023-50309-8

Scientific Reports

Auteurs: A. P. Sarikas, K. Gkagkas, G. E. Froudakis
Publié dans: Scientific Reports, Numéro 5, 2024, ISSN 2045-2322
Éditeur: Nature
DOI: 10.1038/s41598-023-50309-8

Gas adsorption meets geometric deep learning: points, set and match

Auteurs: Antonios P. Sarikas, Konstantinos Gkagkas, George E. Froudakis
Publié dans: Scientific Reports, Numéro 14, 2024, ISSN 2045-2322
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/S41598-024-76319-8

Improved thermal management in HKUST-1 composites upon graphite flakes incorporation: Hydrogen adsorption properties

Auteurs: Farrando Pérez, Judit; Rodríguez-Castillo, María; Martinez-Escandell, Manuel; Monge, Miguel; Silvestre-Albero, Joaquín
Publié dans: International Journal of Hydrogen Energy, Numéro 1, 2023, ISSN 1879-3487
Éditeur: Elsevier
DOI: 10.1016/J.IJHYDENE.2023.05.357

MOFSynth: A Computational Tool toward Synthetic Likelihood Predictions of MOFs

Auteurs: Charalampos G. Livas, Pantelis N. Trikalitis, George E. Froudakis
Publié dans: Journal of Chemical Information and Modeling, Numéro 64, 2024, ISSN 1549-9596
Éditeur: American Chemical Society (ACS)
DOI: 10.1021/ACS.JCIM.4C01298

Expanding the Reticular Chemistry Building Block Library toward Highly Connected Nets: Ultraporous MOFs Based on 18-Connected Ternary, Trigonal Prismatic Superpolyhedra

Auteurs: K. G. Froudas, M. Vassaki, K. Papadopoulos, C. Tsangarakis, X. Chen, W. Shepard, D. Fairen-Jimenez, Ch. Tampaxis, G. Charalambopoulou, Th. A. Steriotis, P. N. Trikalitis
Publié dans: Journal of the American Chemical Society, Numéro 6, 2024, ISSN 1520-5126
Éditeur: ACS Publications
DOI: 10.1021/jacs.3c12679

Aspects of Gas Storage: Confined Geometry Effects on the High-Pressure Adsorption Behavior of Supercritical Fluids

Auteurs: S. Eder, P. Guggenberger, T. Priamushko, F. Kleitz, M. Thommes*
Publié dans: Langmuir, Numéro 4, 2024, ISSN 1520-5827
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.langmuir.3c02841

Reticular Synthesis of Flexible Rare-Earth Metal-Organic Frameworks: Control of Structural Dynamics and Sorption Properties Through Ligand Functionalization

Auteurs: E. Loukopoulos, G. Angeli, C. Tsangarakis, E. Traka, K. Froudas, P. Trikalitis
Publié dans: Chemistry – A European Journal, 2023, ISSN 1521-3765
Éditeur: Wiley-VCH GmbH
DOI: 10.1002/chem.202302709

Comparison of machine learning approaches for the identification of top-performing materials for hydrogen storage

Auteurs: A. P. Sarikas a, G. S. Fanourgakis,K. Gkagkas, G. E. Froudakis
Publié dans: Sustainable Chemistry for the Environment, Numéro 3, 2023, ISSN 2949-8392
Éditeur: Elsevier
DOI: 10.1016/j.scenv.2023.100056