Åbner den sorte boks af heterogen katalyse

Forskere fra ICIQs López-gruppe præsenterer en ny metode, der giver mulighed for rationelt design af heterogene katalysatorer. Efter anvendelse af hovedkomponentanalyse og regression (PCA) på adsorptionsenergierne fra 71 forskellige C1- og C2-arter på 12 tætpakkede (overgangs) metaloverflader, forskerne belyste for første gang en fortolkelig model i heterogen katalyse.

Holdets nye metode, udgivet i Naturkommunikation , vil lette opdagelsen af ​​heterogene katalysatorer i stand til at omdanne den ikke-spiselige fraktion af biomasse til værdifulde kemiske produkter. Proceduren reducerer antallet af beregninger med en faktor på 20, mens den bevarer fejlbjælker, der kan sammenlignes med tæthedsfunktionel teori (DFT).

Så enkelt som muligt, men ikke enklere

Biomassemolekyler er store. Med komplekse molekylære strukturer, der er mange reaktionssteder, der skal tages i betragtning, når biomasse interagerer med en katalysator. Et relativt lille molekyle, såsom en C6, kunne præsentere et reaktionsnetværk på omkring 500, 000 reaktioner – hvilket gør det for tids- og ressourcekrævende at studere ved hjælp af nuværende modeller. I modsætning, ved at studere C1- og C2-arter kan forskerne nu ekstrapolere adfærden til større molekyler, der almindeligvis findes i biomasse.

Forskerne fra López-gruppen anvendte PCA, en enkel og uovervåget maskinlæringsteknik, at reducere problemets dimensionalitet. Efter at have analyseret dannelsesenergierne af 71 adsorbater på 12 tætpakkede metaloverflader, forskerne opnåede et to-termet lineært udtryk, der giver mulighed for hurtig og præcis undersøgelse af hele reaktionsnetværk på metalliske overflader, samtidig med at antallet af nødvendige DFT-beregninger drastisk reduceres.

Enkelheden af ​​den resulterende model har gjort det muligt for ICIQ-forskerne at gå et skridt ud over det nyeste og fortolke resultaterne - det første i heterogen katalyse.

Fra sort til grøn

Det kan være en udfordring at fortolke resultaterne af maskinlæringsværktøjer. Heldigvis, ICIQ -forskerne har været i stand til at åbne boksen og fortolke ligningens parametre i fysiske termer. "Hvis du ved, hvad hvert af udtrykkene i ligningen betyder, du kan gå videre og udvide din model, " forklarer Rodrigo García-Muelas, første forfatter til papiret. "Ligningens første udtryk beskriver bindingskovalens, mens det andet er relateret til bindingens ionicitet." Den matematiske sekvens, der bruges til at finde modellerne, er offentligt tilgængelig for andre forskere til at gengive resultaterne.

Den nye model gælder for en lang række scenarier og giver mulighed for at forudsige, hvordan et system vil reagere, og hvad det vil give ved blot at kende obligationernes karakteristika. Maskinlæringstilgange, der anvendes til katalyse, udvider vores forståelse af molekylers indre funktion og bringer transformationen af ​​biomasse til biobrændstoffer tættere på, dermed et grønnere alternativ til fossile brændstoffer.