#Xəbərlər

Maşın öyrənmə modeli ilə atom-atom karbon tutma sınağı

Lawrence Livermore Milli Laboratoriyasının (LLNL) alimlər qrupu amin əsaslı sorbentlərdə CO 2 tutulması ilə bağlı atom səviyyəsində anlayış əldə etmək üçün maşın öyrənmə modeli işləyib hazırlayıb . Bu innovativ yanaşma atmosferdə artıq mövcud olan həddindən artıq CO 2 miqdarını azaltmaq üçün vacib olan birbaşa hava tutma (DAC) texnologiyalarının səmərəliliyini artırmağı vəd edir .

İqtisadiyyatın karbonsizləşdirilməsi istiqamətində davam edən səylərə baxmayaraq, ABŞ Enerji Departamenti 2050-ci ilə qədər milli enerji istehsalının böyük hissəsinin hələ də bərpa olunmayan mənbələrdən əldə ediləcəyini layihələndirir. Bu, təkcə yeni bərpa olunan enerji texnologiyalarının inkişafının deyil, həm də metodların təkmilləşdirilməsinin təcili ehtiyacını vurğulayır. CO 2 emissiyalarının tutulması və saxlanması üçün .

Amin əsaslı sorbentlər, hətta ultra seyreltilmiş şəraitdə də CO 2-ni effektiv şəkildə bağlayan perspektivli həll yolu kimi ortaya çıxdı. Bu sorbentlərin aşağı qiyməti bir neçə şirkətə bu texnologiyanın miqyasını genişləndirməyə imkan verdi və DAC-ni qlobal istiləşmə ilə mübarizənin mümkün bir yolu kimi nümayiş etdirdi. Bununla belə, eksperimental olaraq uyğun şərtlərdə CO 2 tutulmasının kimyasında əhəmiyyətli bilik boşluqları qalır .

LLNL komandasının maşın öyrənmə modeli aşkar etdi ki, CO 2-nin aminlər tərəfindən tutulması , həlledici vasitəçiliyə malik proton transfer reaksiyalarının kompleks dəsti ilə yanaşı, amin qrupu və CO 2 arasında karbon-azot kimyəvi bağının formalaşmasını nəzərdə tutur . Bu proton köçürmə reaksiyaları ən sabit CO 2 ilə bağlı növlərin əmələ gəlməsi üçün kritik əhəmiyyətə malikdir və protonların kvant dalğalanmalarından əhəmiyyətli dərəcədə təsirlənir.

Karbon tutma, atom-atom
Maşın öyrənmə simulyasiyaları maye ammonyakın ilk prinsip strukturunu təkrarlayır. Kredit: Kimya Elmi (2024). DOI: 10.1039/D4SC00105B

Kimya Elmində dərc olunan məqalənin aparıcı müəllifi Marcos Calegari Andrade , “Bizim metodumuz müxtəlif kimyəvi tərkibli aminlərə də şamil edilə bilər ki, bu da maşın öyrənməsinin real şəraitdə CO 2-nin tutulmasında iştirak edən fundamental kimyanın başa düşülməsinə təsirini vurğulayır “.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=135&slotname=8188791252&adk=2329133447&adf=2996406042&pi=t.ma~as.8188791252&w=540&abgtt=6&fwrn=4&lmt=1722500035&rafmt=11&format=540×135&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2024-07-probing-carbon-capture-atom-machine.html&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTUuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTI3LjAuNjUzMy43NCIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJOb3QpQTtCcmFuZCIsIjk5LjAuMC4wIl0sWyJHb29nbGUgQ2hyb21lIiwiMTI3LjAuNjUzMy43NCJdLFsiQ2hyb21pdW0iLCIxMjcuMC42NTMzLjc0Il1dLDBd&dt=1722493554291&bpp=2&bdt=499&idt=183&shv=r20240729&mjsv=m202407250101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3D6bf3eefe49031f83%3AT%3D1721367059%3ART%3D1722499720%3AS%3DALNI_MacAfAOJA8VyURIyKJCZKOtEk96_Q&eo_id_str=ID%3D253fe466b124068d%3AT%3D1721367059%3ART%3D1722499720%3AS%3DAA-Afja3CR3UFVWEVuVSmzApOeu3&prev_fmts=0x0%2C1519x694&nras=2&correlator=641373689591&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=864&u_w=1536&u_ah=816&u_aw=1536&u_cd=24&u_sd=1.25&dmc=8&adx=395&ady=2355&biw=1519&bih=695&scr_x=0&scr_y=0&eid=44759876%2C44759927%2C44759837%2C44795921%2C95334526%2C95334828%2C95337585%2C95337870%2C95338229%2C95336521%2C95339231%2C95336266%2C31078663%2C31078665%2C31078668%2C31078670&oid=2&pvsid=233580212658354&tmod=917552411&uas=0&nvt=3&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C695&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=0&td=1&tdf=0&psd=W251bGwsbnVsbCwibGFiZWxfb25seV8xIiwxXQ..&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=M

Böyük kanonik Monte Karlo və molekulyar dinamikada təkmil nümunə götürmə üsullarının birləşməsindən istifadə edərək , tədqiqatçılar eksperimentlərlə birbaşa əldə edilə bilən kəmiyyətlər əldə etdilər. Bu nəticələr laboratoriya ölçmələri ilə həyati əlaqə yaradır və simulyasiyalar və təcrübələr arasında gələcək əks əlaqə üçün yol açır.

“Maşın öyrənməsini qabaqcıl simulyasiya üsulları ilə birləşdirərək, biz CO 2 tutma mexanizmlərinin nəzəri proqnozları və eksperimental təsdiqlənməsini ənənəvi simulyasiya üsulları ilə əlçatmaz şəkildə birləşdirən güclü bir yanaşma yaratdıq ” dedi LLNL alimi Sichi Li, həmmüəllif. müəllif və layihə nəzəriyyəsinə rəhbərlik edir.

“Bu tədqiqat təkcə CO 2 tutma mexanizmləri haqqında anlayışımızı inkişaf etdirmir, həm də təmiz sıfır istixana qazı emissiyalarına töhfə verə biləcək yeni nəsil materialların dizaynı üçün yeni və kritik bir alət təqdim edir” dedi həmmüəllif və layihə rəhbəri Simon Pang. müstəntiq.

LLNL-nin həmmüəllifləri arasında Tuan Anh Pham və Sneha Akhade də var.

Ətraflı məlumat: Marcos F. Calegari Andrade et al, Maşın öyrənməsi proton transferinin və həlledici dinamikasının maye ammonyakda CO2 tutulmasına təsirini nümayiş etdirir, Kimya Elmi (2024). DOI: 10.1039/D4SC00105B

Jurnal məlumatı: Chemical Science 

Lawrence Livermore Milli Laboratoriyası tərəfindən təmin edilmişdir