为开发兼具高C2H6吸附量与优异C2H6/C2H4分离性能的MOF材料，暨南大学陆伟刚/李丹团队提出一种数据驱动策略，通过机器学习辅助分子模拟筛选MOF-5类似物，并成功合成高性能材料。该研究为工业气体分离提供了高效的材料设计新范式。