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大數據與合成化學結合可以應對氣候變化和污染問題

媒體:科技報告與資訊  作者:科技報告與資訊
專業號:碳匯資訊 2020/5/29 6:27:58

美國南卡羅來納大學和哥倫比亞大學的科學家們開發出了一種更快的方法來設計和制造氣體過濾膜,可以減少溫室氣體排放,減少污染。

他們的新方法發表在今天的《Science Advances》雜志上,將機器學習與合成化學結合在一起,以更快地設計和開發新的氣體分離膜。最近應用這種方法的實驗結果是,新材料比其他已知的過濾膜能更好地分離氣體。

南卡羅來納大學化學教授Brian Benicewicz認為,這一發現可能會徹底改變新材料的設計和制造方式。

"它消除了預測工作和原有的試錯工作,這是很無效的,"Benicewicz說。"你不需要制作數百種不同的材料并進行測試?,F在你讓機器來學習。它可以縮小你的搜索范圍。"

塑料薄膜或膜通常被用來過濾氣體。Benicewicz解釋說,這些膜在選擇性和滲透性之間存在著一種權衡,能讓一種氣體通過的材料不太可能阻止另一種氣體的分子。"我們談論的是一些真正的小分子,"Benicewicz說。"尺寸上的差異幾乎是不可察覺的。如果你想要大的滲透性,你就不會得到大的選擇性。"

Benicewicz和他在哥倫比亞大學的合作者想看看大數據是否能設計出更有效的膜。

哥倫比亞大學的團隊創建了一種機器學習算法,分析了現有的用于分離二氧化碳與甲烷的膜的化學結構和效率。一旦該算法能夠準確預測出特定膜的有效性,他們就把問題轉了過來。什么樣的化學結構才是理想的氣體分離膜?

哥倫比亞大學化學工程學院的Sanat K. Kuma r教授將其比作Netflix推薦電影的方法。Netflix通過研究觀眾之前看過的電影和喜歡的內容,判斷出觀眾的喜好,然后找到推薦的視頻。他的算法分析了現有膜的化學結構,確定哪些結構會更有效。

計算機產生了一個100種假設材料的清單,這些材料可能會超過目前的限制。領導合成化學研究小組的Benicewicz確定了其中的兩種擬議的結構,這些結構似乎是可以制造出來的。勞拉-穆爾多克(Laura Murdock)是南加州大學化學系的博士生,他將規定的聚合物制成了,并將其鑄成薄膜。當測試這些薄膜時,它們的有效性接近于計算機的預測,并且遠遠超過了推測的極限。

"它們的性能非常好,比以前做的要好得多,"Murdock說。"而且相當容易。它具有商業化應用的潛力。"

分離二氧化碳和甲烷在天然氣行業有直接的應用;必須從天然氣中去除二氧化碳,以防止管道腐蝕。但Murdock表示,利用大數據去除猜測過程中的方法引出了另一個問題。"我們還能將機器學習應用到哪些高分子材料上,為各種應用創造出更好的材料?"

Benicewicz表示,機器學習可以幫助科學家們設計新的膜,將溫室氣體從煤中分離出來,從而幫助減少氣候變化。

"因此,這項工作指向了一種新的材料設計方式,"Kumar說。"你不需要測試現有的所有材料,只需要尋找材料中最能滿足你的需求的部分,無需測試所有針對特定應用的材料。當你把最好的材料結合在一起,那么你就有機會設計出更好的材料。"

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