Растворение полимеров органическими растворителями является важным процессом в исследованиях и разработках полимерных материалов, включая синтез, очистку, окраску и покрытие полимеров. Сейчас более чем когда-либо переработка пластиковых отходов является особенно важной частью снижения выбросов углерода, образующегося в процессе разработки материалов.
Под полимерами в данном случае понимаются пластмассы и подобные пластику материалы, которые требуют определенных растворителей для эффективного растворения и, следовательно, возможности вторичной переработки, хотя это не так просто, как кажется. Используя банк данных расчетов квантовой химии Mitsubishi Chemical Group (MCG), ученые разработали новую систему машинного обучения для определения смешиваемости любого данного полимера с его кандидатами на растворители, называемую параметрами χ (chi).
Эта система позволила ученым преодолеть ограничения, возникающие из-за ограниченного количества экспериментальных данных о смешиваемости полимера и растворителя, путем интеграции огромных данных, полученных в результате компьютерных экспериментов с использованием высокопроизводительных расчетов квантовой химии.
Исследователи опубликовали свою работу в журнале Macromolecules.
Интегрально обрабатывая два разных набора данных из квантово-химических расчетов и реальных экспериментов в методологической основе, называемой многозадачным обучением, исследователи успешно построили модель, которая может предсказать смешиваемость любой системы смеси полимер-растворитель с чрезвычайно высокой точностью.
Эту модель можно использовать для выбора и новой разработки молекул растворителя, которые добавляются к пластиковым отходам , состоящим из смеси различных типов пластмасс, для избирательного разделения только определенных материалов. Такие разработанные растворители также используются в качестве «смешивателей» для создания высокоэффективных полимерных смесей.
«В частности, в последние годы ожидания в отношении технологических инноваций в переработке отходов пластика быстро растут по мере того, как мы движемся к созданию декарбонизированного общества. Разработка смешивающих агентов для различных типов полимеров будет иметь важное значение для улучшения темпов переработки отходов пластика», — сказал он. Рё Ёсида, автор и исследователь исследования.
Прогнозирующая модель, разработанная исследователями, может рассчитывать параметры χ примерно в 40 раз быстрее, чем традиционные расчеты квантовой химии. Используя эту модель, можно проводить скрининг миллионов порядков потенциальных молекул растворителя со сверхвысокой скоростью.
На данный момент модель доказала свою точность, когда дело доходит до выяснения того, что необходимо для того, чтобы превратить полимер и растворитель в однородную смесь, пригодную для соответствующей переработки, при этом требуется много догадок, проб и ошибок при создании смешивающегося вещества. подходит для соответствующего метода переработки.
Но с любой новой и появляющейся технологией всегда можно проделать некоторую работу, чтобы оптимизировать процесс и устранить недостатки, прежде чем он действительно будет готов к широкомасштабному использованию.
«В целях дальнейшего совершенствования и расширения методов машинного обучения, а также продвижения открытых инноваций и открытой науки в области информатики материалов мы сделали часть разработанного исходного кода и данных доступными для общественности», — сказал Ёсида.
Некоторыми ограничениями являются отсутствие способности модели определять зависимость смешиваемости полимера от его молекулярной массы или других особенностей состава, но открытие данных и некоторых частей исходного кода для общественности может увеличить набор данных, доступных для модели. позволяя ему усваивать эту информацию и узнавать больше для лучшего представления истинной смешиваемости полимера. Данные открытых инноваций и краудсорсинга могут быть чрезвычайно полезны для получения большого количества данных за относительно короткий период времени.
Способность прогнозировать и понимать смешиваемость полимеров может оказаться важной инновацией в будущих технологиях, когда дело доходит до разработки материалов и сохраняющейся необходимости разумной переработки пластиковых отходов по мере того, как наше общество отходит от материалов на основе пластика.