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纽约大学使用AI优化电化学过程制造己二腈 效率飙升

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发表于 2019-9-4 14:35:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
化学和相关行业面临着诸如可靠获取可靠能源,减少废物,节约用水和提高能源等挑战。有机电合成 - 一种电力驱动的节能工艺,可以轻松地与可再生能源整合 - 可以帮助解决这些问题。
纽约大学Tandon工程学院的一个团队报告说,在寻求开发一种创新,环保的工艺来制造己二腈(ADN) -尼龙6,6的主要前体 - 它找到了一种方法来大大提高效率。有机电合成。研究人员将他们的成功部分归功于他们认为首次使用人工智能来优化电化学过程。
化学和生物分子工程教授Miguel Modestino和博士生Daniela Blanco调整了如何将电流传递到催化电极,然后应用人工智能(AI)来进一步优化反应。通过这样做,他们使ADN产量提高了30%。
由于该团队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)与ADN的电氢化二聚反应,因此在美国国家科学院院刊(PNAS)中详述的研究结果可能会产生重大影响。
对ADN的需求很高且不断增长:到2023年,尼龙的市场预计每年增长4%。目前只有一家公司使用孟山都公司发明的电化学工艺制造ADN;大部分尼龙前体是通过丁二烯的有毒,能量密集的热氢氰化制成的。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,可以直接与可再生电源如风或阳光耦合。
ADN的标准电合成方法采用“始终开启”的直流电流输送到电催化位点。但纽约大学Tandon的研究人员发现直流电并没有使ADN的输出最大化并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电流的系统,以不断补充电催化位点的试剂浓度(这种现象称为质量传递)并改善ADN输出。
该对提供了一个人工神经网络,其中包含来自16个不同脉冲时间实验案例的数据。
“通过使用AI分析电化学脉冲技术,我们能够在一系列脉冲时间内可视化ADN转换效率,而无需进行多次物理实验,”Modestino说。“这种创新的综合方法使ADN产量前所未有地提高了30%,ADN与PN的比例增加了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可持续的流程。这正是她和Modestino实验室的一名前学生在创立一家绿色化学创业公司Sunthetics时所设想的,根据他们的研究将可持续尼龙生产工艺商业化。
“我们希望通过这项新研究表明,我们可以使ADN电化学过程更具竞争力,”她说。“目前全球ADN产量中只有30%采用电合成;其余的生产涉及通过能源和石油密集型催化反应器进行处理,”她说。
该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。“而不是使用涉及漫长实验活动的经典研究模型,AI工具可以帮助我们预测实验结果。据我们所知,这是AI第一次用于优化电化学过程,”Modestino说。

本文封面图来源于图虫创意
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