Российские ученые использовали ИИ для улучшения производства «зеленого» водорода

Математическую модель разрабатывали для определения и прогноза активности материалов на основе графитоподобного нитрида углерода (g-C3N4).

Российские ученые использовали ИИ для улучшения производства «зеленого» водорода

Москва, 19 ноя - ИА Neftegaz.RU. Специалисты Центра компетенций национальной технической инициативы (НТИ) Водород как основа низкоуглеродной экономики применили машинное обучение, чтобы оптимизировать параметры катализаторов для производства чистого водорода и прогнозирования эффективности фотокатализа.

Об этом сообщила пресс-служба Центра компетенций НТИ Водород как основа низкоуглеродной экономики.

Использование машинного обучения для оптимизации процесса получения новых фотокатализаторов на основе графитоподобного нитрида углерода

Исследование проводили ученые Университета ИТМО (г. Санкт-Петербург) и ФИЦ Институт катализа СО РАН (ИК СО РАН, г. Новосибирск), в рамках которого работает Водородный центр компетенций НТИ.

Математическую модель с использованием ИИ разрабатывали для определения и прогноза активности материалов на основе графитоподобного нитрида углерода (g-C3N4) в реакции фотокаталитического выделения водорода.

При работе учитывались:

  • условия синтеза g-C3N4,
  • фазовый состав,
  • площадь поверхности,
  • каталитическая активность образцов.

Ученые использовали метод градиентного бустинга для обучения алгоритма. Он позволяет эффективно обрабатывать сложные зависимости между параметрами и предсказывать результаты.

Тезисы младшего научного сотрудника Научно-образовательного центра (НОЦ) инфохимии ИТМО В. Юровой:

  • модель помогает сократить время на этапе синтеза, предлагая наиболее оптимальные параметры с наибольшим выходом водорода;
  • за счет использования алгоритмов машинного обучения и анализа данных, модель может предсказывать, какие условия синтеза приведут к наилучшим результатам;
  • благодаря этому функционалу минимизируется количество экспериментов и меньше времени затрачивается на поиск эффективных методик;
  • повышается точность получаемых данных;
  • модель объединяет ранее собранные данные и научные принципы;
  • в итоге удается избежать ошибок и повысить воспроизводимость результатов.

На базе ИК СО РАН специалисты Водородного центра компетенций НТИ создали и проанализировали базу данных по графитоподобному нитриду углерода. Подробнее об этом рассказала сотрудница новосибирского Института катализа СО РАН.

Тезисы младшего научного сотрудника отдела гетерогенного катализа ИК СО РАН К. Потапенко:

  • работа над базой заняла несколько лет;
  • сначала синтезировали g-C3N4 традиционными способами, затем более сложными подходами;
  • использование модели на основе ИИ позволяет выявлять закономерности:
    • между физико-химическими характеристиками g-C3N4,
    • параметрами его синтеза,
    • каталитической активностью;
  • с помощью выделения этих закономерностей исследователи быстрее подбирают условия синтеза;
  • оценивают фотокаталитическую активность синтеза в реакции выделения водорода.

Подчеркивается, что веб-интерфейс, разработанный специалистами, находится в открытом доступе. Его можно расширять с помощью добавления данных для модели. Это сохранит актуальность базы данных.

Работа выполнена при поддержке грантов Российского научного фонда (РНФ).

Напомним, что в сентябре 2024 г. ученые ИК СО РАН оптимизировали катализаторы на основе стеклянных микроволн с частицами платины.

Также в сентябре специалисты института анонсировали исследования наноструктурированного материала для водородных картриджей из алюминия.

Они обеспечивают экологически чистое сжигание углеводородноготоплива и очистку отходящих газов от вредных примесей.

В октябре 2024 г. ученые разработали технологию создания блочных катализаторов на основе оксида алюминия с помощью 3D-печати (аддитивных технологий).

Автор: К. Кожемяченко

Данные о правообладателе фото и видеоматериалов взяты с сайта «Neftegaz.RU», подробнее в Правилах сервиса