Prof. Dr. Seda Keskin Avcı ile yüksek lisans öğrencisi Feride Neva Yüngül, enerji ve sanayi tesislerindeki baca gazlarına odaklandı. Amaç, karbondioksiti atmosfere ulaşmadan önce diğer gazlardan ayırabilecek yüksek performanslı malzemeleri belirlemekti.
Baca gazları karbondioksitin yanında azot ve başka gazlar da içeriyor. Geleneksel ayırma yöntemlerinin yüksek enerji tüketebildiği, membranların ise daha az enerji isteyen bir seçenek olduğu belirtiliyor.
Yöntem, moleküllerin malzeme içindeki davranışını hesaplayan bilgisayar simülasyonlarını yapay zekâyla birleştiriyor. Araştırma Communications Materials dergisinde yayımlandı.
Model, 8.683 farklı metal-organik kafes yapısını 12 polimerle eşleştirdi. Toplam 104.196 kombinasyon saniyeler içinde değerlendirilerek laboratuvarda sınanmaya uygun adaylar belirlendi.
Yapay zekâ; karbondioksit, metan, hidrojen ve azotun ayrılmasındaki performansı tahmin etmek için kullanıldı. Araştırmacıların sonuçlarına göre çok sayıda eşleşme, geleneksel membranlardan daha yüksek performans gösterebilir.
Araştırma ekibi geliştirdiği modeli ve veri setini diğer bilim insanlarının kullanımına açtı. Böylece güçlü bilgisayar altyapısı olmayan ekiplerin çok sayıda malzeme eşleşmesini kısa sürede değerlendirebileceği belirtiliyor.
Çalışmanın karbon yakalama, doğal gaz temizleme ve hidrojen üretimi için membran geliştirme süreçlerini hızlandırması bekleniyor.
Bildiklerimiz
Henüz bilmediklerimiz
- Kaynak, laboratuvarda doğrulanan aday sayısını belirtmiyor.
- Görselin lisans, kredi ve yayındaki kullanım durumu bu değerlendirmeye bağlı kanıtlarla belirlenemiyor.
Haber kaydı
Birincil belgeler ve sürüm kanıtları editoryal kayıt sisteminde saklanır. Kişisel veri, telif ve iletişim eki riskleri nedeniyle ham dosyalar kamu sayfasında yayımlanmaz.
