文献

J-GLOBAL ID：202202224263397077   整理番号：22A0214964

神経回路網に基づく天然ガススイートニングのための多孔質高分子ネットワークのハイスループット計算スクリーニング【JST・京大機械翻訳】

High-throughput computational screening of porous polymer networks for natural gas sweetening based on a neural network

著者 (7件)： Lu Xiuyang (School of Chemistry, Chemical Engineering and Life Sciences, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Wu Yujing (School of Chemistry, Chemical Engineering and Life Sciences, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Wu Xuanjun (School of Chemistry, Chemical Engineering and Life Sciences, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Cao Zhixiang (School of Chemistry, Chemical Engineering and Life Sciences, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Wei Xionghui (College of Chemistry and Molecular Engineering, Peking University, Beijing, China) ,  Cai Weiquan (School of Chemistry and Chemical Engineering, Guangzhou University, Guangzhou, China) ,  Cai Weiquan (School of Materials Science and Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China)
資料名： AIChE Journal (American Institute of Chemical Engineers)  (AIChE Journal (American Institute of Chemical Engineers))
巻： 68  号： 1  ページ： e17433  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0337A  ISSN： 0001-1541  CODEN： AICEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多孔性高分子ネットワーク(PPNs)を用いたH_2Sのような毒性工業化学物質の捕捉と貯蔵は,それらの高い多孔性,高い表面積,高い安定性,低コスト,軽量性のために有望な応用を示した。本研究では,ダイヤモンド状トポロジーを有する17,846PPNsを,分子シミュレーションと機械学習アルゴリズムの組み合わせに基づく湿潤天然ガスからのH_2SとCO_2の除去のための最適吸着剤を同定するために,計算的にスクリーニングした。最高の吸着性能スコア(APS)を有するhPAFs-0201のようなトップ形成PPNを評価し,H_2SとCO_2の吸着容量と選択性に基づいて同定した。いくつかのPPNにおける水分子と骨格原子間の強い親和性は,酸性ガスの吸着選択性に著しい影響を与える。ディシジョンツリー解析に基づき,著者らは,LCD≦4.648Å,V_f≦0.035,およびPLD≦3.889ÅのPPNs,および4.648Ω≦LCD≦5.959Å,Δλ≦837kgm-3のPPNsである,天然ガス甘味料のための最適PPNの2つの主な設計経路を見出した。”PPPNs”は,2つの主要な設計経路であった。また,これは,LCD≦4.648Å,V_f≦0.035,およびPLD≦3.889Å,および4.648Ω≦LCD≦5.959Å,Δλ≦837kgm-3であった。さらに,PPNのAPSを正確に予測するために利用可能な,異なる機械学習モデル,特に人工ニューラルネットワークを構築した。t分布確率近傍埋込み(t-SNE)法を用いたPPNの幾何学的特性の2D投影マップは,スクリーニングした390試料が類似の構造を示すことを明らかにした。最高のAPSを有するトップ-23PPNsの中で,hPAFs-0201は,Nリッチ有機リンカーと酸性ガスの間の強い親和性のために,天然ガスの甘味性能を強化し,H_2SとCO_2(Q°_st=49.84kJ・mol-1)の最も高い等比吸着熱を示し,その結果,高い親水性と同様に,その2番目に高いAPSをもたらした。”H_2SとCO_2(Q°_st=49.84kJ・mol-1)の最も高い等比吸着熱を示した。”PPAFs-0201は,H_2SとCO_2(Q°_st=49.84kJ・mol-1)の最も高い等量吸着熱を示した。分子シミュレーションと機械学習の組み合わせに基づいて,この研究におけるPPNのハイスループットスクリーニングへの包括的な洞察は,ガス分離のための高性能PPNの設計のための新しいアイデアを提供するであろう。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  吸着 ,  ダイヤモンド ,  *天然ガス ,  ニューラルネットワーク ,  吸着熱 ,  吸着剤 ,  湿潤 ,  甘味 ,  二次元 ,  *スクリーニング ,  機械学習 ,  ガス分離
準シソーラス用語： *ハイスループット ,  等量吸着熱 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 計算スクリーニング ,  ディシジョンツリー解析 ,  機械学習 ,  天然ガススイートニング ,  多孔性高分子ネットワーク

分類 (4件)： 吸着,イオン交換  (XD02060I) ,  吸着剤  (YB03000W) ,  膜分離  (XD02120Z) ,  セラミック・磁器の性質  (YC03030G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 神経回路網 ,  天然ガス ,  スイートニング ,  多孔質 ,  高分子ネットワーク ,  スループット計算 ,  スクリーニング