Размер шрифта

A
A

Межстрочный интервал

A
A

Цвет

A
A
16.05.2023

Команда молодых исследователей ЮФУ применила алгоритмы машинного обучения для анализа спектра тепловых лучей

16.05.2023

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.

Автор текста: Юлия Сопрунова

Краткая ссылка на новость sfedu.ru/news/72116

Дополнительные материалы по теме