Doğal Gazları Ayırmada Kullanılan Moleküler Elekler
Fotoğraf 1. Yapay zeka ters tasarımdan yapılabilir. Toronto Üniversitesi’nden Dr. Zhenpeng Yao’nun izniyle gösterim.
Doğal gaz ve biyogaz, ayrılabilmeleri koşulu ile hammadde kimyasalları için potansiyel bir metan CH4 ve CO2 kaynağıdır. CH4 bileşeni, kimyasallar, yakıt ve evleri, binaları ısıtmak ve termal güçle çalışan endüstriyel süreçleri sürmek için hammadde görevi görebilirken CO2, yenilenebilir kimyasallar ve yakıtlar yapmak için hammadde olarak kullanılabilir. Bu bileşenler birlikte ele alındığında, iki güçlü sera gazı olan CH4 ve CO2, sürdürülebilir bir ekonomi sağlayan hidrojen ve karbon monoksit gibi satılabilecek yeşil kimyasalları üretmek için kullanılabilecek yenilenebilir bir kimyasal hammaddeye dönüştürülebilir.
Nano ölçekli boşlukların periyodik dizilerine dayanan yüzey yapılarına sahip gözenekli malzemeler, kurucu moleküllerin boyutuna, şekline ve adsorpsiyon enerjilerine dayalı gaz ayırma ile ünlüdür .Bunların en ünlüleri tarihsel olarak zeolitler ve moleküler eleklerdir. Nano gözenekli katıların elementlerin periyodik tablosuna nüfuz edebildiğine dair daha sonraki keşif, gaz ayırma performans göstergelerini iyileştirme fırsatlarını büyük ölçüde genişletmiş, örnekler alüminyumfat ALPO, silikoaluminofosfat, SAPO, metal alüfosfat MeAPO ve metal silikoaluminofosfat moleküler eleklerin yanı sıra metal organik çerçeve (MOF), kovalent organik çerçeve (COF) ve çinko imidazolat çerçeve (ZIF) gözenekli malzeme sınıflarıdır.
Galip gaz ayırma malzemelerini deneysel ve hesaplamalı olması için, ilgilenilen ana özellikler arasında yüzey alanı ve gözenek boyutu, adsorpsiyon enerjisi ve kapasite vardır. MOF’ler, temsil ettikleri esasen sonsuz yapı ve kompozisyon alanına sahip , dolayısıyla CH4 ve CO2 gibi gazların verimli bir şekilde alınması ve ayrılmasını destekleyen özelliklerin ayarlanması için sundukları muazzam olasılıklar nedeniyle bu açıdan olağanüstüdür.
Bu bağlamda, sunulan rapor, bu önemli gaz ayırma sürecini etkileyebilecek yüksek performanslı MOF’lerin hızlandırılmış keşfi için ters bir makine öğrenimi stratejisini tanımladı. Moleküller üzerine çok sayıda üretken model araştırması ve birçoğu katılar üzerinde yapılmıştır. MOF’ler, molekülleri ve kristal katıları birbirine bağlayan ve tonlarca karmaşıklık ekleyen “ikisinin arasında bir yerdedir”.
Bu strateji, kodlama sürecini içeren organik kimyadaki moleküllerin özerk tasarımına benzer: boyut indirgeme ve ayrık molekülleri sinir ağlarını kullanarak sürekli vektörlere dönüştürme ve ardından kod çözme işlemi. Sürekli temsiller, gizli boşluğu örnekleyerek yeni moleküllerin otomatik olarak üretilmesine izin verir. Daha da önemlisi, optimize edilmiş fonksiyonel moleküller arayışına etkili bir şekilde rehberlik etmek için güçlü gradyan tabanlı optimizasyonun kullanımını mümkün kılarlar.
Fotoğraf 2. Bir supramoleküler varyasyonel otomatik kodlayıcı ile güçlendirilmiş MOF çerçeveleri için otomatik ters tasarım platformunun çizimi.
MOF’ler için özlü ama etkili bir temsilin icadından başlayarak, hesaplamalı malzeme aramalarında da benzer bir taktik benimsenmekte, böylece istenen işlevselliği elde etmek için hedeflenen özelliklere sahip bir malzeme oluşturmak için yapı taşları/ öncülleri seçmek yerine, istenen işlevselliğin öngörüldüğü ve işlevselliği oluşturacak özellikleri oluşturmak için yapı taşları / öncülleri oluşturulacak şekilde süreç tersine işletilmektedir.
Çerçevelerin ters tasarım yaklaşımının bir göstergesi olarak, CH4-CO2 gaz ayırma işlevi seçildi. CH4-CO2 ayrımının adsorpsiyon enerjisini, kapasitesini ve seçiciliğini optimize etmek için hedeflenen özellik-işlev ilişkisini tanımlayarak, istenen performans ölçümünü sunan olası adayların sayısı doğrudan yaklaşıma kıyasla önemli ölçüde azaltılacak ve böylece malzemeyi sentetik olarak gerçekleştirme şansı artırılacaktır..
Belirlenen en iyi adaylar arasında, bu çalışmadan ortaya çıkan galip MOF, 5 bar’da 7,55 mol / kg CO2 adsorpsiyon kapasitesi, 300K ve düşük CO2 konsantrasyonu gösterdi.
Bu büyük ters tasarım aramasının güvenilirliğinin testi, malzemelerin sentezlenebilir olup olmadığı ve tahminlerin insanlar ve makineler tarafından deneysel olarak doğup doğmadığı olacaktır. Bu çalışmadan alınan sonuç ters bir tasarım stratejisi ile malzeme keşfinde geriye doğru gidilebilir, malzeme bilimi ve mühendisliğinde pratik bir teknolojiye doğru ilerlemek anlamına gelebilir.
Kaynak: advancedsciencenews.com
