p Miguel Modestino, professor de engenharia biomolecular química e Danela Blanco, um Ph.D. estudante posar com reator para eletroquímica orgânica. Crédito:The NYU Tandon School of Engineering
p As indústrias químicas e aliadas enfrentam desafios como o acesso imediato a fontes de energia confiáveis, redução de residuos, conservação de água, e eficiência energética. Eletrossíntese orgânica - movida a eletricidade, processo de eficiência energética que pode se integrar facilmente com fontes de energia renováveis - pode ajudar a resolvê-los. p Uma equipe da Escola de Engenharia Tandon da NYU relatou que, em sua busca por desenvolver um projeto inovador, processo ecologicamente correto para fazer adiponitrila (ADN) - o principal precursor do náilon 6, 6 - encontrou uma maneira de melhorar muito a eficiência da eletrossíntese orgânica. Os pesquisadores creditaram seu sucesso em parte ao que eles acreditam ser o primeiro uso da inteligência artificial para otimizar um processo eletroquímico.
p Miguel Modestino, um professor de engenharia química e biomolecular, e a estudante de doutorado Daniela Blanco ajustou como a corrente elétrica é fornecida aos eletrodos catalíticos e, em seguida, aplicou inteligência artificial (IA) para otimizar ainda mais a reação. Ao fazer isso, eles alcançaram uma melhoria de 30% na produção de ADN
p As evidências, detalhado no
Anais da Academia Nacional de Ciências (
PNAS ), pode ter implicações importantes, já que a equipe visa um dos maiores processos de eletrossíntese orgânica na indústria química:a eletrohidrodimerização de acrilonitrila (AN) em ADN.
p A demanda por ADN é alta e está crescendo:espera-se que o mercado de náilon aumente 4% ao ano até 2023. Atualmente, apenas uma empresa usa um processo eletroquímico inventado pela Monsanto para fazer ADN; a maior parte do precursor do náilon é produzida por meio de um produto tóxico, hidrocianação térmica intensiva de energia do butadieno. Por contraste, a eletrossíntese do ADN é verde, eficiente, Processo químico que usa eletrólitos à base de água e pode ser acoplado diretamente a fontes renováveis de eletricidade, como vento ou luz solar.
p O processo eletrossintético padrão para ADN emprega uma corrente elétrica direta "sempre ligada" fornecida ao local eletrocatalítico. Mas os pesquisadores da NYU Tandon descobriram que uma corrente contínua não maximizou a produção de ADN e gerou uma grande quantidade do subproduto indesejado propionitrila (PN). Eles decidiram projetar um sistema que fornece uma corrente intermitente para reabastecer constantemente a concentração de reagente no local eletrocatalítico (um fenômeno chamado transporte de massa) e melhorar a saída de ADN.
p O par forneceu uma rede neural artificial com dados de 16 diferentes casos experimentais de tempos de pulso.
p "Ao analisar as técnicas de pulso eletroquímico com IA, fomos capazes de visualizar a eficiência de conversão de ADN em uma gama de tempos de pulso sem ter que fazer mais do que alguns experimentos físicos, "disse Modestino." Este inovador, abordagem integrada levou a uma melhoria sem precedentes de 30% na produção de ADN e um aumento de 325% na proporção de ADN para PN, principalmente devido a uma grande diminuição na produção deste último. "
p Blanco explicou que esta técnica pode promover a adoção de processos mais sustentáveis pela indústria. Isso é exatamente o que ela e um ex-aluno do laboratório de Modestino imaginaram quando fundaram uma startup de química verde, Sunthetics, para comercializar um processo de produção de náilon sustentável com base em suas pesquisas.
p “Queríamos mostrar com esta nova pesquisa que podemos tornar o processo eletroquímico de ADN mais competitivo, "disse ela." Atualmente, apenas 30% da produção global de ADN emprega eletrossíntese; o resto da produção envolve o processamento em um reator catalítico intensivo em energia e petróleo, " ela disse.
p A próxima etapa da equipe será usar essa abordagem de IA para acelerar seus esforços de pesquisa. "Em vez de usar um modelo clássico de pesquisa envolvendo longas campanhas experimentais, As ferramentas de IA podem nos ajudar a prever resultados experimentais. Para o melhor de nosso conhecimento, esta é a primeira vez que AI foi usada para otimizar um processo eletroquímico, "Disse Modestino.