Источник фото — Российский научный фонд
Компоненты эвтектических растворителей соединяются плотной сетью водородных связей, при образовании которых происходит существенное перераспределение («размывание») заряда на молекулах. Это, в свою очередь, приводит к усилению физического взаимодействия между углекислым газом и соответствующими участками молекул растворителя. Такие смеси способны поглощать газы путем химического связывания, особенно если в их состав входят азотсодержащие соединения (амины). Однако среди большого разнообразия смесей на основе различных сочетаний компонентов сложно найти ту, которая будет поглощать CO2 эффективнее всего.
Упростить эту задачу попытались ученые из Института химии растворов РАН, которые создали алгоритм машинного обучения для предсказания эффективности того или иного растворителя. Алгоритм включал несколько отдельных моделей, которые оценивали различные свойства жидкостей: химический состав, строение входящих в них молекул, параметры состояния и температуру плавления. «Обучение» алгоритма происходило с использованием уже известных данных для 400 смесей. Затем точность алгоритма проверялась на другом наборе также уже известных растворителей. В результате выяснилось, что на основе данных о химическом составе смеси модель способна с точностью в 90% оценивать способность поглощения углекислого газа, которая ранее была установлена опытным путем.
Авторы исследования использовали разработанный алгоритм для анализа еще не изученных эвтектических растворителей. Проанализировав свыше 94 тыс. потенциальных поглотителей, модель выбрала 1 447 вариантов смесей, компоненты которых связывали углекислый газ с эффективностью более 30 мольных процентов. «Предложенные вычислительные методы могут использоваться вместо «слепого» экспериментального поиска новых поглотителей углекислого газа, поскольку они позволяют быстро проанализировать десятки тысяч возможных вариантов смесей и найти наилучших «кандидатов», – цитирует Российский научный фонд Дмитрия Макарова, старшего научного сотрудника Института химии растворов РАН.
Ученые в дальнейшем планируют увеличить количество характеристик, используемых при скрининге растворителей, в том числе вязкость. Это позволит дополнительно сузить круг смесей, которые будут необходимо тестировать по итогам автоматизированного анализа.
