Специалисты ФИЦ "Институт катализа СО РАН" при поддержке Российского научного фонда разработали на основе машинного обучения инструментарий для предсказания катионной структуры цеолитов фожазитного типа, которые востребованы в химической и нефтяной отраслях промышленности. Возможность предсказывать положение катионов позволяет создавать эффективные материалы с заданными свойствами.
Цеолиты типов X и Y, имеющие структуру минерала фожазита, представляют собой синтетические алюмосиликаты с тетраэдрическим каркасом и развитой системой пор. Цеолиты X используют для разделения газовых смесей, в производстве медицинского кислорода и получении чистого водорода, а цеолиты Y применяются в составе катализаторов нефтяного крекинга.
В таких цеолитах содержатся катионы, которые компенсируют отрицательный заряд каркаса. Их местоположение определяет адсорбционные свойства материала, насколько селективно он может поглощать те или иные примеси. Зная распределение катионов, можно оптимизировать химический состав цеолитов под конкретную задачу разделения газов.
Ученые взялись за создание системы, которая могла бы предсказывать катионное строение цеолитов типа X. Сначала они создали алгоритм взаимодействия катионов с каркасом цеолита, который позволил рассчитать с помощью методов молекулярного моделирования размещение катионов в 4000 цеолитах различного состава. Результаты этих исследований легли в основу модели машинного обучения, которая практически мгновенно предсказывает распределение катионов. Ее точность проверили на опубликованных экспериментальных данных о более чем 100 структурах цеолитов.
Инструмент находится в открытом доступе для всех желающих.
