Актуально
Около 30 куб м нефти попало в море в результате разлива у НовороссийскаЧистая прибыль Газпрома по МСФО в I полугодии снизилась на 6%КТК вывел из эксплуатации одно ВПУ на терминале после нештатной ситуации с выходом нефтиЗа 8 мес Газпром на 28,3% увеличил поставки газа в КитайС 2031г КНР может увеличить закупки газа РФ по «Силе Сибири» на 6 млрд куб мСургутнефтегаз в I полугодии получил убыток по РСБУ в размере 452,7 млрд руб
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.
Читайте в Telegram:
Наш Телеграм
Около 30 куб м нефти попало в море в результате разлива у Новороссийска
КТК вывел из эксплуатации на неопределенный срок одно из трех…
Чистая прибыль Газпрома по МСФО в I полугодии снизилась на 6%
До 983 млрд руб.
КТК вывел из эксплуатации одно ВПУ на терминале после нештатной ситуации с выходом нефти
Сейчас на терминале КТК работает лишь один выносной причал —…
За 8 мес Газпром на 28,3% увеличил поставки газа в Китай
«Газпром» с 1 декабря 2024г вывел газопровод «Сила Сибири» в…
С 2031г КНР может увеличить закупки газа РФ по «Силе Сибири» на 6 млрд куб м
С текущих 38 млрд куб м в год.
Сургутнефтегаз в I полугодии получил убыток по РСБУ в размере 452,7 млрд руб
Убыток до налогообложения составил 628,75 млрд руб против прибыли в…