Свежее
Сибур выплатит дивиденды-2024 в 14,08 руб на акциюУкраина начала закачку газа в ПХГВ Удмуртии реконструировали ПС 110 кВ Гравийная для выдачи 4 МВт производителю нефтедобывающего оборудованияРУСЭЛ представил на «Нефтегазе» КУЭСНа Смоленской АЭС завершен плановый ремонт ЭБ-2На Барсучковской МГЭС после капремонта введен в работу ГА-3
Исследователи из Центра компетенций НТИ «Водород как основа низкоуглеродной экономики» на базе ФИЦ «Институт катализа СО РАН» и Университета ИТМО использовали машинное обучение, чтобы оптимизировать параметры катализаторов для интенсификации производства чистого водорода и прогнозировать эффективность фотокатализа.
Математическую модель с использованием ИИ составляли для определения и прогноза активности материалов на основе графитоподобного нитрида углерода (g-C3N4) в реакции фотокаталитического выделения водорода. В процессе обработки данных учитывали условия синтеза g-C3N4, а также фазовый состав, площадь поверхности и каталитическую активность образцов. Для обучения алгоритма применяли метод градиентного бустинга, который эффективно обрабатывает сложные зависимости между параметрами и позволяет максимально точно предсказывать результаты.
«Модель помогает сократить время на этапе синтеза, предлагая наиболее оптимальные параметры с наибольшим выходом водорода. Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения и анализа данных, она сама может предсказывать, какие условия синтеза приведут к наилучшим результатам. Это минимизирует количество экспериментов и сокращает время на поиск эффективных методик. Также использование модели улучшает точность получаемых данных — она основывается на ранее собранных данных и научных принципах, что позволяет избежать случайных ошибок и повысить воспроизводимость результатов», — рассказывает младший научный сотрудник НОЦ инфохимии ИТМО Вероника Юрова.
Специалисты Водородного центра компетенций НТИ на базе ИК СО РАН создали и проанализировали базу данных по графитоподобному нитриду углерода. Она включила в себя различные подходы к синтезу, данные об активности материалов в реакции фотокаталитического получения водорода, а также результаты физико-химического анализа.
«Над базой мы работали несколько лет. Первоначально синтезировали g-C3N4 разными способами, начиная от традиционных подходов, заканчивая более сложными методиками синтеза. Использование модели на основе искусственного интеллекта позволяет выявлять закономерности между физико-химическими характеристиками g-C3N4, параметрами его синтеза а также каталитической активностью, благодаря чему исследователи могут быстро и эффективно подбирать оптимальные условия синтеза и оценивать его фотокаталитическую активность в реакции выделения водорода», — добавляет младший научный сотрудник отдела гетерогенного катализа ИК СО РАН Ксения Потапенко.
Мы в телеграм:
Подпишитесь на наш Telegram Канал
Сибур выплатит дивиденды-2024 в 14,08 руб на акцию
Сумма выплат составит 35,62 млрд руб.
Украина начала закачку газа в ПХГ
Запасы газа в украинских ПХГ составляют исторический минимум - 0,66…
В Удмуртии реконструировали ПС 110 кВ Гравийная для выдачи 4 МВт производителю нефтедобывающего оборудования
Также была построена ВКЛ-6 кВ общей протяженностью более 4 км.
РУСЭЛ представил на «Нефтегазе» КУЭС
В выставке «Нефтегаз» приняли участие более тысячи отечественных и зарубежных…
На Смоленской АЭС завершен плановый ремонт ЭБ-2
Энергоблок № 2 находился в плановом ремонте с 8 марта в…
На Барсучковской МГЭС после капремонта введен в работу ГА-3
Это 1-й капремонт горизонтального гидроагрегата с поворотно-лопастным рабочим колесом на…