Промышленные скребки используют химические решения захватить углекислый газ (CO2) от газа сгорания и топлива. Скребки – обычно используемый метод для уменьшения выбросов углерода от отраслей промышленности, таких как электростанции, работающие на угле, которые производят больше чем 14 миллиардов метрических тонн углерода каждый год. Однако вычищение амина – дорогостоящий процесс, таким образом, исследователи постоянно ищут новые химикаты амина с более желательными качествами, такими как быстрые показатели поглощения, высокая мощность производства CO2 и низкая температура реакции.
Денис Фоерчес, доцент химии в государстве NC, и постдокторский исследователь Мелайне Кюнеман хотели узнать, могли ли бы они создать компьютерные модели, которые могли бы предсказать поглотительные свойства амина на основе его химической структуры.Во-первых, исследователи собрали информацию о 41 общедоступном растворе амина и всех их химических свойствах и поглотительных свойствах. Они проанализировали химические и структурные особенности каждого амина и сгруппировали их в семьи химикатов с подобными структурными свойствами. Тогда они смотрели на то, как хорошо и как быстро эти амины могли поглотить углерод.
Используя эти данные, они создали ряд моделей – известный как количественная собственность структуры отношения или модели QSPR – который может предсказать поглотительные свойства CO2 аминов только на основе структурных особенностей аминов.Эти модели используют методы машинного обучения – те же самые, используемые компаниями как Netflix или Amazon, которые «изучают» предпочтения клиента и предоставляют рекомендации, основанные на тех данных – чтобы предсказать, у каких химических структур, вероятно, будут лучшие полные поглотительные свойства CO2. Модели, как находили, были способны к надежному различению между аминами с высокими поглотительными свойствами против тех, которые были менее эффективными.«Эта работа – первая попытка развивать компьютерные модели для того, чтобы полностью оценить и предсказать поглотительные свойства углекислого газа растворов амина», говорит Фоерчес. «Следующий шаг для нас должен использовать эти компьютерные модели, чтобы проверить виртуальную библиотеку сотен тысяч новых аминов и опознать некоторых новых кандидатов амина, предсказанных, чтобы иметь путь лучшие углеродные поглотительные свойства.
«Если бы Вы должны были проверить все эти тысячи комплексов экспериментально, потребовались бы десятилетия работы», Fourches продолжается. «С мощными компьютерами у нас есть доступ к, этот виртуальный показ может быть сделан в течение дней и очень недорог. Это – переломный момент для проектирования и приоритизации новых комплексов».Исследование появляется в Молекулярной Информатике.
Работа финансировалась Программой Превосходства Способности государственного канцлера NC.