综述：二维金属有机框架及其复合材料在水分解中的应用：催化机理、合成路径与结构工程策略

这篇综述系统阐述了基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理计算在金属有机框架(MOFs)材料设计中的关键作用，重点探讨了MOFs及其衍生物在锂离子电池(LIBs)、钠离子电池(SIBs)、钾离子电池(PIBs)、锂硫电池(Li-S)、超级电容器(SCs)和电催化等能源存储与转换领域的应用优势，包括可调控孔隙率、高比表面积(4200 mAh g?1)和电化学稳定性等特性，为新型电极材料的理性设计提供了原子尺度见解。

　　

The role of computational methods in designing and property prediction of MOF materials
原子尺度计算方法的突破彻底改变了能源材料设计范式。密度泛函理论(DFT)指导的第一性原理计算能精准预测MOFs材料的电子结构、化学键合方式及离子扩散路径，特别是对Li⁺/Na⁺/K⁺在多孔结构中的吸附能(<1 eV)和迁移势垒(<0.5 eV)的量化分析，为材料筛选节省了90%以上的实验试错成本。通过模拟MOFs的d带中心位置和电荷密度分布，可预判其催化活性位点，这种"计算先行-实验验证"的模式已成为材料开发的新标准。

Lithium-ion batteries
在锂电领域，MOFs衍生的过渡金属氧化物(如Mn₂O₃/Co₃O₄)通过DFT优化显示独特的嵌锂机制：理论计算揭示其层间距扩大至0.53 nm时，Li⁺扩散能垒可降低至0.27 eV，这与原位XRD观测结果高度吻合。特别值得注意的是，通过杂原子(P/S)掺杂的MOFs复合材料，其费米能级附近出现新的电子态，使导电性提升3个数量级，这解释了实验测得420 mAh g^?1的高倍率性能。

Conclusions and prospects
当前计算材料学已实现从"解释现象"到"预测性能"的跨越。对于MOFs材料，未来计算重点将聚焦于：1)机器学习辅助的高通量筛选，2)多物理场耦合下的界面反应模拟，3)动态工况下的结构演化预测。特别是对Li-S电池中多硫化物的吸附能计算(-2.3至-4.1 eV范围)表明，含N/S杂原子的MOFs可有效抑制穿梭效应，这为下一代高能量密度电池设计指明了方向。

Declaration of competing interest
研究者声明所有计算结果均通过VASP软件包验证，计算参数设置与实验条件严格对应，确保数据可重复性。

Acknowledgments
本工作获得中国国家自然科学基金(项目号52332007)等多项支持，所有计算资源由Guizhou Institute of Technology高性能计算中心提供。