Свежее
За 5 мес выработка электроэнергии в РФ снизилась на 1,8%В январе-мае добыча угля в РФ выросла на 1,4%ЭБ-4 Курской АЭС введен в работу после краткосрочного ремонтаЗа 5 мес РФ снизила суммарную добычу газа на 3,4%Эл5-энерго не будет выплачивать дивиденды за 2024гАкционеры ОГК-2 не приняли решение о выплате дивидендов-2024
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
За 5 мес выработка электроэнергии в РФ снизилась на 1,8%
До 514 млрд кВтч.
В январе-мае добыча угля в РФ выросла на 1,4%
До 182 млн т.
ЭБ-4 Курской АЭС введен в работу после краткосрочного ремонта
В настоящее время на Курской АЭС энергоблоки № 3 и № 4…
За 5 мес РФ снизила суммарную добычу газа на 3,4%
До 289,1 млрд куб м.
Эл5-энерго не будет выплачивать дивиденды за 2024г
По данным торгов на 17:48 мск, акции компании на Московской…
Акционеры ОГК-2 не приняли решение о выплате дивидендов-2024
За 2022 год ОГК-2 выплатила 5,8 коп. на акцию, всего…