նախընտրելի դարձնել
Հնդկական գիտության ինստիտուտի (IISc) հետազոտողները մեքենայական ուսուցման օգնությամբ հայտնաբերել են 9389 քիմիական ռեակցիա, որոնք կարող են տեղի ունենալ պղնձե կատալիզատորի մակերևույթին ածխաթթու գազի վերամշակման ընթացքում։ Դրանցից շատերը դուրս էին մնացել նախկին մոդելների շրջանակից, ինչի պատճառով դրանք սխալ էին կանխատեսում ռեակցիայի արդյունքները և թերագնահատում CO₂-ի այն քանակը, որը կարելի է փոխակերպել։
Նոր մոդելը կանխատեսել է ածխաթթու գազի մոտ 40 անգամ ավելի բարձր փոխակերպում՝ համեմատած նախնականի հետ։ Բացի այդ, գիտնականները բացահայտել են ջրածնի մասնակցության անսովոր մեխանիզմ, որը կարող է օգնել մեթանոլի և այլ օգտակար քիմիական նյութերի ստացման համար ավելի արդյունավետ կատալիզատորների մշակմանը։ Հետազոտության արդյունքները հրապարակվել են Nature Communications ամսագրում։
Ինչու են քիմիական մոդելները բաց թողնում կարևոր ռեակցիաները
Ածխաթթու գազի վերամշակման խոստումնալից եղանակներից մեկը հիդրոգենացումն է, որի ժամանակ CO₂-ը ջրածնի հետ ռեակցիայի մեջ է մտնում կատալիզատորի ներկայությամբ։ Արդյունքում կարելի է ստանալ, օրինակ, մեթանոլ, որն օգտագործվում է որպես քիմիական հումք և հնարավոր վառելիք։
Սակայն կատալիզատորի մակերևույթին միաժամանակ կարող են տեղի ունենալ բազմաթիվ քիմիական փոխակերպումներ։ Միջանկյալ միացությունները առաջանում են, փոփոխվում և փոխազդում միմյանց հետ՝ ստեղծելով ռեակցիաների բարդ ցանց։
Քվանտային մեխանիկայի օգնությամբ յուրաքանչյուր հնարավոր փուլ մոդելավորելու համար պահանջվում են հսկայական հաշվարկային ռեսուրսներ։ Այդ պատճառով գիտնականները սովորաբար ընտրում են ռեակցիաների սահմանափակ շարք, որոնք համարում են առավել նշանակալի։ Նման մոտեցումը պարզեցնում է հաշվարկները, սակայն ստեղծում է այն ռեակցիան բաց թողնելու վտանգ, որից կախված է վերջնական արդյունքը։
«Ինչպե՞ս հասկանալ, որ ռեակցիաների ցանցում չի բաց թողնվել հենց այն փուլը, որն ունի վճռորոշ նշանակություն»․ այսպես է աշխատանքի առաջին հեղինակ Անանդ Մոհան Վերման նկարագրում այն խնդիրը, որին բախվում են հետազոտողները։ Աշխատանքի ընթացքում նա Հնդկական գիտության ինստիտուտի հետդոկտորական հետազոտող էր, իսկ այժմ դասավանդում է Ալլահաբադի Մոտիլալ Նեհրուի ազգային տեխնոլոգիական ինստիտուտում։
Ինչպես ԱԲ-ն ընդլայնեց ցանցը 152-ից մինչև 9389 ռեակցիա
Սկզբում գիտնականները քվանտամեխանիկական հաշվարկներ օգտագործեցին՝ 152 քիմիական ռեակցիաներից բաղկացած բազա ստեղծելու համար։ Այնուհետև նրանք մեքենայական ուսուցման մոդելներ վարժեցրին՝ արագ գնահատելու էներգետիկ արգելքները՝ այն էներգիայի չափը, որն անհրաժեշտ է այս կամ այն փոխակերպման ընթացքի համար։
Դրանից հետո հետազոտողները կիրառեցին ավտոմատացված հաշվարկային գործիքներ՝ կատալիզատորի մակերևույթին 105 քիմիական մասնիկների մասնակցությամբ հնարավոր ռեակցիաները ուսումնասիրելու համար։ Ալգորիթմներն օգնեցին որոշել, թե որ փոխակերպումները կարող են տեղի ունենալ մեկ փուլով, և ընդլայնել սկզբնական ցանցը մինչև 9389 ռեակցիա։
Տարբերությունը սկզբունքային էր։ Մոդելը, որը հաշվի էր առնում միայն նախնական 152 ռեակցիաները, սխալ կանխատեսում էր, թե հիմնական արդյունքը կլինի մրջնաթթուն, ոչ թե մեթանոլը։ Բացի այդ, այն էապես թերագնահատում էր ածխաթթու գազի փոխակերպման աստիճանը։
Երբ գիտնականները ներառեցին հազարավոր լրացուցիչ ռեակցիաներ, հաշվարկները սկսեցին շատ ավելի լավ համապատասխանել փորձարարական դիտարկումներին։ Մոդելը սկսեց ճիշտ որոշել մեթանոլն ու ածխածնի մոնօքսիդը որպես գործընթացի հիմնական արգասիքներ։
CO₂-ի փոխակերպումը հաշվարկներում աճել է 40 անգամ
Ռեակցիաների ցանցի ընդլայնումից հետո հետազոտողները կառուցեցին մոդել, որը հաշվի էր առնում առանձին քիմիական գործընթացների արագությունը։ Այն կանխատեսեց CO₂-ի մոտ 40 անգամ ավելի բարձր փոխակերպում, քան սահմանափակ թվով ռեակցիաներով նախնական մոդելը։
Սա չի նշանակում, որ գիտնականները իրական ռեակտորում վառելիքի ելքը 40 անգամ մեծացրել են։ Խոսքը վերաբերում է երկու հաշվարկային մոդելների միջև եղած տարբերությանը, որոնցից մեկը հաշվի էր առնում զգալիորեն ավելի շատ հնարավոր քիմիական ուղիներ։ Նոր հաշվարկներն ավելի մոտ էին փորձերի արդյունքներին, սակայն ինքնին չեն ցուցադրում արդյունաբերական կայանքի նմանատիպ բարելավում։
Արդյունքների փորձարարական ստուգումն իրականացրել են հնդկական Hindustan Petroleum ընկերության Green Research and Development Centre հետազոտական կենտրոնի մասնագետները, ինչպես նաև Սինգապուրի Գիտության, տեխնոլոգիաների և հետազոտությունների գործակալության (A*STAR) գիտնականները։
Աշխատանքը ցույց է տալիս, թե որքան ուժեղ է մոդելավորման ճշգրտությունը կախված քիմիական գործընթացների նկարագրության ամբողջականությունից։ Նույնիսկ եթե առանձին ռեակցիաները հաշվարկված են ճիշտ, բազմաթիվ ավելի քիչ ակնհայտ փուլերի բացառումը կարող է հանգեցնել ամբողջ համակարգի վարքագծի սխալ կանխատեսման։
Ջրածինը կարող է ռեակցիային մասնակցել անսպասելի եղանակով
Ընդլայնված ցանցը թույլ տվեց բացահայտել ևս մեկ առանձնահատկություն․ որոշ կարևոր ռեակցիաներում ջրածինը կարող է միջանկյալ միացություններին փոխանցվել ամբողջ H₂ մոլեկուլի տեսքով՝ նախապես առանձին ատոմների չբաժանվելով։
Քվանտային մեխանիկայի կիրառմամբ լրացուցիչ հաշվարկները հաստատեցին, որ նման ուղին կարող է էներգետիկորեն շահավետ լինել, հատկապես թթվածին պարունակող միջանկյալ միացություններին ջրածին փոխանցելիս։
Սա կասկածի տակ է դնում տարածված պատկերացումը այն մասին, թե ինչպես է ջրածինը մասնակցում նման կատալիտիկ գործընթացներին։ Ինչպես նշում են հեղինակները, անսովոր մեխանիզմը հնարավոր է եղել բացահայտել հենց այն պատճառով, որ նոր մոդելը ներառում էր շատ ավելի մեծ թվով հնարավոր փոխակերպումներ։
Բացահայտումը կարող է հուշել, թե ինչպես ստեղծել կատալիզատորներ, որոնք ավելի արդյունավետ են փոխազդում մոլեկուլային ջրածնի հետ։ Տեսականորեն դա թույլ կտա ուժեղացնել այն քիմիական ուղիները, որոնք տանում են մեթանոլի առաջացմանը։ Սակայն նախ անհրաժեշտ է պարզել, թե որքան էապես է այս մեխանիզմը ազդում կոնկրետ նյութերում ռեակցիայի իրական արագության և արտադրանքի ելքի վրա։
Որտեղ կարող է այս մոտեցումը դեռ օգտակար լինել
Մեթոդը միավորում է մի քանի գործիք՝ քվանտամեխանիկական հաշվարկներ, մեքենայական ուսուցում, հնարավոր ռեակցիաների ավտոմատ որոնում և դրանց արագության մոդելավորում։ Դրա շնորհիվ գիտնականները կարող են ուսումնասիրել բարդ քիմիական համակարգեր՝ յուրաքանչյուր հնարավոր փուլը բացառապես թանկարժեք մեթոդներով չհաշվելով։
CO₂-ը օգտակար նյութերի փոխակերպելուց բացի, այս մոտեցումը պոտենցիալ կիրառելի է նաև այլ արդյունաբերականորեն կարևոր գործընթացների համար՝ օրինակ ազոտի վերականգնման և ջրի ճեղքման դեպքում։
Ածխածնային վերամշակման համար սա հատկապես հետաքրքիր է, քանի որ կատալիզատորի արդյունավետությունը կախված է ոչ միայն դրա կազմից, այլև նյութի մակերևույթին տեղի ունեցող բազմաթիվ հաջորդական ռեակցիաներից։ Եթե մոդելը բաց է թողնում այդ փուլերի մի մասը, այն կարող է հանգեցնել հեռանկարային նյութերի կամ արտադրության պայմանների սխալ ընտրության։
Միևնույն ժամանակ, ածխաթթու գազը վառելիքի վերածելն ինքնին դեռ չի երաշխավորում արտանետումների կրճատում։ Բնապահպանական օգուտը գնահատելու համար անհրաժեշտ է հաշվի առնել ջրածնի աղբյուրը, գործընթացի վրա ծախսվող էներգիան և այն, թե որքան CO₂ է արտազատվում ստացված վառելիքի հետագա օգտագործման ընթացքում։
Հետազոտության գլխավոր արդյունքն առայժմ ոչ թե նոր արդյունաբերական կատալիզատորի ստեղծումն է, այլ այն ցուցադրումը, որ ԱԲ-ն օգնում է գտնել քիմիական ուղիներ, որոնք ավանդական պարզեցված մոդելները թողնում են ուշադրությունից դուրս։ Ռեակցիաների ավելի ամբողջական նկարագրությունը կարող է կարևոր գործիք դառնալ ածխաթթու գազից վառելիքի և քիմիական հումքի ստացման արդյունավետ տեխնոլոգիաների մշակման համար։
