В промышленных скрубберах используются химические растворы для улавливания диоксида углерода (CO2) из топлива и продуктов сгорания. Скрубберы — это широко используемый метод снижения выбросов углерода в таких отраслях, как угольные электростанции, которые производят более 14 миллиардов метрических тонн углерода в год. Однако очистка амином — дорогостоящий процесс, поэтому исследователи постоянно ищут новые химические вещества на основе амина с более желательными качествами, такими как высокая скорость абсорбции, высокая емкость CO2 и низкая теплота реакции.Денис Фурчес, доцент кафедры химии в NC State, и постдокторский исследователь Мелейн Куенеманн хотели выяснить, могут ли они создать компьютерные модели, которые могли бы предсказать абсорбционные свойства амина на основе его химической структуры.
Во-первых, исследователи собрали информацию о 41 общедоступном растворе амина и всех его химических и абсорбционных свойствах. Они проанализировали химические и структурные характеристики каждого амина и сгруппировали их в семейства химических веществ со схожими структурными свойствами.
Затем они посмотрели, насколько хорошо и как быстро эти амины могут поглощать углерод. Используя эти данные, они создали серию моделей, известных как количественные отношения структура-свойство, или модели QSPR, которые могут прогнозировать свойства поглощения CO2 аминов исключительно на основе структурных характеристик аминов.
В этих моделях используются методы машинного обучения — те же, что и в таких компаниях, как Netflix или Amazon, которые «изучают» предпочтения клиентов и делают рекомендации на основе этих данных, чтобы предсказать, какие химические структуры, вероятно, будут иметь наилучший общий уровень CO2. абсорбционные свойства. Было обнаружено, что модели способны надежно отличать амины с высокими абсорбционными свойствами от аминов с меньшей эффективностью.«Эта работа является первой попыткой разработать компьютерные модели для полной оценки и прогнозирования свойств поглощения углекислого газа в растворах аминов», — говорит Фурчес. «Следующим шагом для нас является использование этих компьютерных моделей для просмотра виртуальной библиотеки из сотен тысяч новых аминов и выявления некоторых новых кандидатов в амины, которые, по прогнозам, будут иметь гораздо лучшие свойства поглощения углерода.
«Если бы вам пришлось испытать все эти тысячи соединений экспериментально, потребовались бы десятилетия работы», — продолжает Фурчес. «Благодаря мощным компьютерам, к которым у нас есть доступ, этот виртуальный просмотр может быть проведен за считанные дни и стоит очень недорого. Это кардинально меняет правила игры для разработки новых соединений и определения их приоритетов».Исследование опубликовано в «Молекулярной информатике».
Работа финансировалась Программой повышения квалификации профессорско-преподавательского состава государственного канцлера Северной Каролины.