Автор: 
Истощение традиционных источников энергии и стремление общества к развитию «зелёной» химии требует постоянного совершенствования реакций, самих катализаторов, а также пониманию процессов, происходящих с этими материалами на атомарном уровне в ходе их работы. Для оптимизации каталитических процессов требуется однозначное определение структурных особенностей катализатора. Цеолиты – пористые материалы, которые находят широкое применение в различных областях, в частности используются в качестве катализаторов в важных реакциях нефтехимической промышленности.
Одними из методов, используемых на производствах при синтезе цеолитов, являются спектроскопия комбинационного рассеяния света и инфракрасная спектроскопия. Данные методы позволяют установить, какие типы связей, функциональные группы и структурные единицы присутствуют в материале. Однако, во-первых, они не позволяют дать количественную оценку структурных особенностей, а во-вторых, в ряде случаев до сих пор не установлено однозначное соответствие между наблюдаемыми колебательными модами и структурными единицами цеолитов.
Учёные Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ изучили пористые материалы и установили, как изменения структуры цеолитов влияют на их колебательные спектры. Для этого они рассчитали теоретическую базу инфракрасных спектров и применили к ней алгоритмы машинного обучения. Учёные создали базу данных из 470 смоделированных ИК-спектров цеолитов, соотнесенных с их структурными параметрами. Затем они применили машинное обучение для предсказания структурных элементов и установления корреляции со спектром. На основе полученных результатов они предложили новый усовершенствованный механизм исследования пористых материалов с помощью инфракрасной спектроскопии и машинного обучения. Результаты первого года исследования изложены в журнале «Inorganic Chemistry».
«Наш метод может быть полезен для изучения цеолитов в режиме in situ/operando (при реальных технологических условиях), то есть позволяя отслеживать эволюцию структуры в реальном времени в контролируемой атмосфере при протекании каталитических реакций с контролем выходных продуктов. Результаты исследования могут быть применены в различных отраслях, таких как нефтехимия, медицина и биотехнология. Это связано с доступностью и дешевизной инфракрасной спектроскопии, для которой разработан предложенный подход», – рассказала к.ф.-м.н., инженер-исследователь МИИ ИМ ЮФУ Алина Скорынина.
Кроме того, разработка позволит ограничиться на этапе начальной диагностики цеолитов измерением ИК-спектров и исключить более трудоёмкие методы, что существенно ускорит процесс анализа происходящих изменений структуры. Основное отличие данного исследования от предыдущих поисков корреляций между спектральными данными и структурными особенностями заключается в том, что был рассмотрен большой набор разных цеолитов, состоящий из 230 известных пористых структур с их единообразно рассчитанными теоретическими спектрами. Предложенное решение задачи классификации позволяет определять наличие структурных субъединиц только по колебательному спектру. Решение регрессионной задачи устанавливает взаимосвязь некоторых структурных особенностей и наблюдаемых колебаний в диапазоне частот 1400–200 см–1. Установленные корреляции могут быть особенно полезны для in situ наблюдений за эволюцией каркасов цеолитов во внешних условиях (температурой, давлением, реакционным субстратом) с помощью ИК-спектроскопии.
