В лаборатории «Моделирование физико-технических процессов» Казанского национального исследовательского технического университета им. А. Н. Туполева - КАИ (КНИТУ-КАИ) запустили исследования в области сверхкритических флюидных (СКФ) технологий. В результате ученые планируют разработать нейронную сеть, которая будет предсказывать растворимость различных веществ в сверхкритических флюидах. Это позволит заранее определять оптимальные параметры проведения различных процессов с использованием СКФ технологий, в том числе при обработке полимерных материалов для улучшения их эксплуатационных характеристик.
Сверхкритические флюиды – форма агрегатного состояния вещества при температуре и давлении выше критической точки. Проще говоря, это нечто среднее между газом и жидкостью. Особенность этого состояния – уникальная растворяющая способность в сочетании с высоким коэффициентом диффузии. Все это позволяет использовать сверхкритические флюиды в качестве растворителей. Интересно, что, меняя параметры давления и температуру, можно отрегулировать многие свойства СКФ, а также пропитать или вывести необходимые металлы и их комплексы из веществ и материалов.
СК-флюиды незаменимы для введения в массу полимера различных модификаторов. Например, в полиарилат вводят комплексы меди, которые при последующем восстановлении образуют металлическую медь. В итоге возникает композиция, обладающая повышенной износоустойчивостью.
Сочетание эффективности и безвредности для окружающей среды обуславливают широкое применение СКФ для производства и обработки полимеров, в пищевой промышленности, фармацевтике и медицине, для получения новых материалов и биодизельного топлива, а также для переработки биоматериалов и регенерации сорбентов и катализаторов в химии и нефтехимии.
Существенным сдерживающим фактором в развитии СКФ-технологий является слабая изученность растворимости различных веществ в сверхкритических флюидах. Чтобы решить эту проблему ученые решили разработать нейронную сеть, способную предсказать растворимость на основании данных уже изученных ранее веществ. Модель потенциально позволит оценивать растворимость широкого спектра веществ в СКФ растворителях только на основе их свойств.
Исследование ведется при поддержке программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национальный проект «Наука и университеты»).
