De chemische en aanverwante industrieën staan ​​voor uitdagingen als gemakkelijke toegang tot betrouwbare energievoorziening, afvalvermindering, waterbesparing, en energie-efficiëntie. Organische elektrosynthese - een door elektriciteit aangedreven, energie-efficiënt proces dat gemakkelijk kan worden geïntegreerd met hernieuwbare energiebronnen, zou kunnen helpen deze op te lossen.

Een team van de NYU Tandon School of Engineering meldde dat in hun zoektocht naar de ontwikkeling van een innovatief, milieuvriendelijk proces om adiponitril (ADN) te maken - de belangrijkste voorloper van nylon 6, 6 - het vond een manier om de efficiëntie van organische elektrosynthese aanzienlijk te verbeteren. De onderzoekers schreven hun succes gedeeltelijk toe aan wat volgens hen het eerste gebruik van kunstmatige intelligentie is om een ​​elektrochemisch proces te optimaliseren.

Miguel Modestino, een professor in de chemische en biomoleculaire engineering, en doctoraalstudent Daniela Blanco paste de manier waarop elektrische stroom wordt geleverd aan katalytische elektroden aan en paste vervolgens kunstmatige intelligentie (AI) toe om de reactie verder te optimaliseren. Hierdoor bereikten ze een verbetering van 30% in de ADN-productie

De bevindingen, gedetailleerd in de Proceedings van de National Academy of Sciences ( PNAS ), zou grote gevolgen kunnen hebben, aangezien het team zich richt op een van de grootste organische elektrosyntheseprocessen in de chemische industrie:de elektrohydrodimerisatie van acrylonitril (AN) tot ADN.

De vraag naar ADN is groot en groeit:de markt voor nylon zal naar verwachting tot 2023 jaarlijks met 4% toenemen. Slechts één bedrijf gebruikt momenteel een door Monsanto uitgevonden elektrochemisch proces om ADN te maken; het leeuwendeel van de nylonprecursor wordt gemaakt via een giftige, energie-intensieve thermische hydrocyanering van butadieen. Daarentegen, elektrosynthese van ADN is een groene, efficiënt, chemisch proces dat gebruikmaakt van elektrolyten op waterbasis en direct kan worden gekoppeld aan hernieuwbare elektriciteitsbronnen zoals wind of zonlicht.

Het standaard elektrosynthetische proces voor ADN maakt gebruik van een "altijd aan" gelijkstroom die aan de elektrokatalytische plaats wordt geleverd. Maar de NYU Tandon-onderzoekers ontdekten dat een gelijkstroom de output van ADN niet maximaliseerde en een groot deel van het ongewenste bijproduct propionitril (PN) genereerde. Ze besloten een systeem te ontwerpen dat een intermitterende stroom levert om de reagensconcentratie op de elektrokatalytische plaats constant aan te vullen (een fenomeen dat massatransport wordt genoemd) en de ADN-output te verbeteren.

Het paar leverde een kunstmatig neuraal netwerk met gegevens van 16 verschillende experimentele gevallen van pulstijden.

"Door elektrochemische pulstechnieken te analyseren met AI, we waren in staat om ADN-conversie-efficiëntie te visualiseren over een reeks pulstijden zonder meer dan een paar fysieke experimenten te hoeven doen, " zei Modestino. "Deze innovatieve, geïntegreerde aanpak heeft geleid tot een ongekende verbetering van 30% in de ADN-productie en een stijging van 325% in de verhouding tussen ADN en PN, voornamelijk te wijten aan een grote daling van de productie van de laatste."

Blanco legde uit dat deze techniek de acceptatie door de industrie van duurzamere processen zou kunnen bevorderen. Dat is precies wat zij en een voormalige student in Modestino's laboratorium voor ogen hadden toen ze een start-upbedrijf in groene chemie oprichtten, Zonnethee, om op basis van hun onderzoek een duurzaam nylonproductieproces te commercialiseren.

"We wilden met dit nieuwe onderzoek laten zien dat we het ADN-elektrochemische proces concurrerender kunnen maken, " zei ze. "Momenteel maakt slechts 30% van de wereldwijde ADN-output gebruik van elektrosynthese; de rest van de productie omvat verwerking over een energie- en olie-intensieve katalytische reactor, " ze zei.

De volgende stap voor het team zal zijn om deze AI-aanpak te gebruiken om hun onderzoeksinspanningen te versnellen. "In plaats van een klassiek onderzoeksmodel te gebruiken met langdurige experimentele campagnes, AI-tools kunnen ons helpen experimentele resultaten te voorspellen. Voor zover wij weten, dit is de eerste keer dat AI is gebruikt om een ​​elektrochemisch proces te optimaliseren, ' zei Modestino.