В ЮФУ «учат» тепловые лучи не только греть, но и раскрывать секреты уникальных пористых материалов

Команда молодых исследователей ЮФУ применила алгоритмы машинного обучения для анализа спектра тепловых (инфракрасных — ИК) лучей. Для обучения искусственного интеллекта была создана база данных, насчитывающая 470 смоделированных инфракрасных спектров для 230 различных цеолитов – перспективных нанопористых материалов и целого ряда их модифицированных кристаллических структур. На основе этих данных установлены связи между деталями структуры и спектральными особенностями, которые могут быть использованы для быстрого определения типа цеолита и модификаций его структуры в ходе технологически важных процессов, основываясь только на анализе ИК-спектрах. Благодаря доступности и дешевизне ИК-спектроскопии, предложенный метод будет полезен в нефтехимии, медицине и биотехнологиях.

Цеолиты – пористые материалы, которые находят широкое применение в различных областях, в частности используются в качестве катализаторов в важных реакциях нефтехимической промышленности.

Истощение традиционных источников энергии и стремление общества к развитию «зеленой» химии требует постоянного совершенствования реакций, самих катализаторов, а также пониманию процессов, происходящих с этими материалами на атомарном уровне в ходе их работы. Для оптимизации каталитических процессов требуется однозначное определение структурных особенностей катализатора, и одними из методов, используемых на производствах при синтезе цеолитов, являются спектроскопия комбинационного рассеяния света и инфракрасная спектроскопия. Данные методы позволяют установить, какие типы связей, функциональные группы и структурные единицы присутствуют в материале. Однако, во-первых, они не позволяют дать количественную оценку структурных особенностей, а во-вторых, в ряде случаев до сих пор не установлено однозначное соответствие между наблюдаемыми колебательными модами и структурными единицами цеолитов.

В недавнем исследовании молодые ученые Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ к.ф.-м.н. Олег Усольцев, д.ф.-м.н. Арам Бугаев, к.ф.-м.н. Сергей Гуда и магистрант Богдан Проценко под руководством к.ф.-м.н. Алины Скорыниной изучили пористые материалы и установили, как изменения структуры цеолитов влияют на их колебательные спектры. Для этого ученые рассчитали теоретическую базу инфракрасных спектров и применили к ней алгоритмы машинного обучения.

Ученые создали базу данных из 470 смоделированных ИК-спектров цеолитов, соотнесенных с их структурными параметрами. Затем они применили машинное обучение для предсказания структурных элементов и установления корреляции со спектром. На основе полученных результатов они предложили новый усовершенствованный механизм исследования пористых материалов с помощью инфракрасной спектроскопии и машинного обучения.

«Наш метод может быть полезен для изучения цеолитов в режиме in situ/operando (при реальных технологических условиях), то есть позволяя отслеживать эволюцию структуры в реальном времени в контролируемой атмосфере при протекании каталитических реакций с контролем выходных продуктов. Результаты исследования могут быть применены в различных отраслях, таких как нефтехимия, медицина и биотехнология. Это связано с доступностью и дешевизной инфракрасной спектроскопии, для которой разработан предложенный подход», – рассказала к.ф.-м.н., инженер-исследователь МИИ ИМ ЮФУ Алина Скорынина.

Кроме того, разработка позволит ограничиться на этапе начальной диагностики цеолитов измерением ИК-спектров и исключить более трудоемкие методы, что существенно ускорит процесс анализа происходящих изменений структуры.

«Основное отличие данного исследования от предыдущих поисков корреляций между спектральными данными и структурными особенностями заключается в том, что был рассмотрен большой набор разных цеолитов, состоящий из 230 известных пористых структур с их единообразно рассчитанными теоретическими спектрами. Предложенное решение задачи классификации позволяет определять наличие структурных субъединиц только по колебательному спектру. Решение регрессионной задачи устанавливает взаимосвязь некоторых структурных особенностей и наблюдаемых колебаний в диапазоне частот 1400–200 см–1. Установленные корреляции могут быть особенно полезны для in situ наблюдений за эволюцией каркасов цеолитов во внешних условиях (температурой, давлением, реакционным субстратом) с помощью ИК-спектроскопии», – отметила Алина Скорынина.

Проект «Установление закономерностей колебательных спектров цеолитов с использованием квантово-химического моделирования и методов машинного обучения» выполняется при поддержке Российского научного фонда (проект № 22-23-01). Результаты первого года исследования изложены в статье в высокорейтинговом журнале «Inorganic Chemistry» (Q1).

По словам ученых, в дальнейшем планируется расширить базу данных спектрами комбинационного рассеяния света для тех же структур цеолитов, а также включить в базу экспериментальные данные для природных и синтетических цеолитов, что позволит повысить точность предсказания структуры.

Коллектив Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ активно развивает исследования в области создания и нанодиагностики новых материалов, занимает лидирующие мировые позиции в области спектроскопии рентгеновского поглощения и принимает активное участие в реализации крупных федеральных программ. В том числе, ученые работают над проектом «Технологии полного цикла для экспресс-разработки функциональных материалов под управлением искусственного интеллекта» программы «Приоритет 2030» (Нацпроект «Наука и университеты») ЮФУ, который позволит достичь большого рывка в отечественной науке.

 

Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК

Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов

hello@technovery.com