Институт катализа СО РАН освоил предсказание катионов в цеолитах с помощью машинного обучения

Специалисты ФИЦ «Институт катализа СО РАН» при поддержке Российского научного фонда создали инструментарий на основе машинного обучения для предсказания катионной структуры цеолитов фожазитного типа, которые широко применяются в химической и нефтяной отраслях. Умение предсказывать расположение катионов открывает возможности для разработки эффективных материалов с заданными характеристиками. Об этом пишет портал Атомная энергия 2.0.

Цеолиты типов X и Y, представляющие собой синтетические алюмосиликаты с тетраэдрическим каркасом и развитой системой пор, используются для разделения газовых смесей, таких как медицинский кислород и чистый водород, а также в катализаторах нефтяного крекинга.

Катионы в этих цеолитах компенсируют отрицательный заряд каркаса, и их расположение влияет на адсорбционные свойства материала, определяя его способность поглощать определенные примеси. Знание распределения катионов позволяет оптимизировать химический состав цеолитов под конкретные задачи газоразделения.

Ученые Института катализа СО РАН разработали систему для предсказания катионного строения цеолитов типа X. Сначала был создан алгоритм, описывающий взаимодействие катионов с каркасом цеолита, что дало возможность рассчитать размещение катионов в 4000 цеолитах различного состава с помощью молекулярного моделирования. Полученные результаты легли в основу модели машинного обучения, которая быстро предсказывает распределение катионов, проверенная на более чем 100 структурах цеолитов.

«Исследование структуры цеолитов — это ключ к пониманию управления их адсорбционными свойствами. Мы разработали суррогатную модель, которая позволяет мгновенно предсказывать распределение катионов в цеолитах с фожазитной структурой на основе их химического состава. Это позволяет проводить широкомасштабные скрининги для поиска перспективных сорбентов для газоразделения», — отметил ведущий научный сотрудник Отдела материаловедения и функциональных материалов ИК СО РАН, к.ф.-м.н. Иван Гренев. Инструмент доступен для всех желающих.

В рамках гранта РНФ специалисты института продолжают разрабатывать многоуровневый подход к скринингу сорбентов для процессов газоразделения, следующим этапом станет предсказание адсорбционных свойств материалов, включая динамические системы.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX

Читайте также: