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研究人员使用AI绘制通往尼龙的绿色路线

2020-01-14 15:45:37    来源:    我来说两句()
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 化学工业和相关工业面临着以下挑战,例如,如何获得可靠的能源供应,减少废物,节约用水和提高能源效率。有机电合成-一种电力驱动的节能过程,可以轻松地与可再生能源整合-可以帮助解决它们。

纽约大学丹顿工程学院的一个团队报告说,在寻求开发一种创新的,环境友好的方法来制造己二腈(ADN)(尼龙6、6的主要前体)时,它找到了一种大大提高尼龙6效率的方法。有机电合成。研究人员将其成功归功于他们认为是首次使用人工智能来优化电化学过程的成功。

化学和生物分子工程教授Miguel Modestino和博士生Daniela Blanco调整了如何将电流输送到催化电极,然后应用人工智能(AI)进一步优化了反应。这样,他们的ADN生产提高了30%

由于研究小组的目标是化学工业中最大的有机电合成过程之一:丙烯腈(AN)的氢加氢二聚化(ADN),因此该结果在美国国家科学院院刊(PNAS)中进行了详细阐述。

对ADN的需求很高并且还在增长:到2023年,尼龙市场预计将以每年4%的速度增长。目前,只有一家公司使用孟山都公司发明的电化学工艺来制造ADN。尼龙前体的最大份额是通过有毒的,能量密集的丁二烯热氢氰化而制得的。相比之下,ADN的电合成是一种绿色,高效的化学过程,它使用水基电解质,并且可以直接与可再生电源(例如风或阳光)耦合。

ADN的标准电合成过程采用“始终接通”的直流电流输送到电催化部位。但是纽约大学丹顿分校的研究人员发现,直流电无法使ADN的输出最大化,并且会产生大量不需要的副产物丙腈(PN)。他们决定设计一种能够提供间歇性电流的系统,以不断补充电催化部位的试剂浓度(这种现象称为质量传递),并提高ADN输出。

他们俩为人工神经网络提供了来自16种不同脉冲时间实验案例的数据。

Modestino说:“通过使用AI分析电化学脉冲技术,我们能够在一定范围的脉冲时间内可视化ADN转换效率,而无需进行多次物理实验。” “这种创新的集成方法导致ADN产量空前提高了30%,ADN与PN的比率增加了325%,这主要是由于后者的产量大幅下降。”

Blanco解释说,这种技术可以促进行业采用更具可持续性的流程。这正是她和莫德斯蒂诺实验室的一名前学生在建立绿色化学初创公司Sunthetics时所设想的,该公司根据他们的研究将可持续的尼龙生产工艺商业化。

她说:“我们希望通过这项新研究表明,我们可以使ADN电化学工艺更具竞争力。” 她说:“目前,全球ADN总产量中只有30%进行电合成;其余的生产涉及在能源和石油密集型催化反应器上进行处理。”

团队的下一步将是使用这种AI方法来加速他们的研究工作。莫迪斯蒂诺说:“人工智能工具代替了使用冗长的实验活动的经典研究模型,可以帮助我们预测实验结果。据我们所知,这是首次将人工智能用于优化电化学过程,”


 
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