Российские учёные нашли способ быстрее подбирать материалы для производства бензина

Алгоритм машинного обучения рассчитал расположение частиц в 4 тысячах цеолитов

Исследователи Института катализа СО РАН разработали алгоритм, который сначала использовали для молекулярного моделирования четырёх тысяч цеолитов разного состава. Полученные данные легли в основу модели машинного обучения, способной практически мгновенно предсказывать расположение катионов.

Источник изображения: OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst

Катионы компенсируют отрицательный заряд каркаса цеолита. Их положение влияет на способность материала избирательно поглощать различные вещества. Управляя внутренней структурой, учёные могут подбирать материалы с нужными характеристиками.

Особый интерес представляют цеолиты типа Y. Их используют в катализаторах нефтяного крекинга — процесса, при котором тяжёлые фракции нефти превращают в бензин и лёгкие олефины.

Другой тип, цеолиты X, применяют для разделения газовых смесей, в том числе при производстве медицинского кислорода и чистого водорода.

Читайте ещё материалы по теме: