نشریه شیمی و مهندسی شیمی ایران

نشریه شیمی و مهندسی شیمی ایران

کاربرد یادگیری ماشین در بررسی ویژگی های ساختاری و شیمیایی غشاهای پلیمری برای جذب کربن دی اکسید

نوع مقاله : علمی-پژوهشی

نویسندگان
1 گروه تحقیقاتی فناوری غشای پایدار(SMTRG ) ، دانشکده مهندسی نفت، گاز و پتروشیمی، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر، ایران
2 گروه تحقیقاتی پردازش سیگنال و اینترنت اشیاء، موسسه تحقیقاتی فناوری اطلاعات و ارتباطات(ICT ) ، دانشکده مهندسی سیستم‌های هوشمند و علوم داده، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر، ایران
3 بخش مهندسی شیمی، دانشکده مهندسی، دانشگاه قطر، دوحه، قطر
چکیده
در سال­ های اخیر، کاربرد فناوری‌های غشایی در جداسازی گازهای صنعتی و ذخیره کربن رو به گسترش است و هوش مصنوعی می‌تواند نقش بی بدیلی در کاهش هزینه‌ها و رفع موانع اجرایی توسعه این فناوری ایفا نماید. در این پژوهش، به منظور برطرف کردن محدودیت­ های مطالعات آزمایشگاهی و افزایش سرعت شناسایی غشاهای جدید و کارآمدتر در صنعت جداسازی گاز، یک مدل یادگیری ماشین با توجه به خواص فیزیکی و شیمیایی پلیمرها توسعه داده شده­ است. به طور خاص، الگوریتم جنگل تصادفی برای پیش‌بینی عملکرد غشاء از جمله تراوایی و گزینش ­پذیری برای جداسازی کربن دی اکسید/متان استفاده شده است. سپس روش توضیحات جمعی شیپلی برای تفسیر نتایج مورد استفاده قرار گرفته­ است. علاوه بر این، در این مطالعه به منظور مدل سازی پلیمرها با استفاده از یادگیری ماشین از روش اثر انگشت و توصیف گرهای مولکولی استفاده شده­ است. نتایج نشان داد که مساحت سطح قطبی گروه های تشکیل دهنده پلیمر، یکی از اصلی ترین پارامترهای مؤثر در عملکرد غشاء است. علاوه بر این، یافته‌ها نشان داد که گروه‌های قطبی در ساختار پلیمر، تأثیر منفی بر تراوایی دارند، در حالی که با گزینش پذیری همبستگی مثبتی دارند. تاثیر منفی حلقه های آروماتیک بر تراوایی غشاها یکی دیگر از یافته های این مطالعه بود.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] Zhang Y., Sunarso J., Liu S., Wang R., Current status and Development of Membranes for CO2/CH4 Separation: A Review, International Journal of Greenhouse Gas Control, 12: 84-107 (2013).
[2] Baker R.W., Membrane Technology and Applications, John Wiley & Sons, (2012).
[3] Abdollahi F., Hashemifard S., Khosravi A., Matsuura T., Heat and Mass Transfer Modeling of an Energy Efficient Hybrid Membrane-Based Air Conditioning System for Humid Climates, Journal of Membrane Science, 625: 119179 (2021).
[4] Robeson L.M., The Upper Bound Revisited, Journal of membrane science, 320(1-2): 390-400 (2008).
[5] Nobakht D., Abedini R., Improved gas Separation Performance of Pebax®1657 Membrane Modified by Poly-Alcoholic Compounds, Journal of Environmental Chemical Engineering, 10(3): 107568  (2022).
[7] Guan J., Huang T., Liu W., Feng F., Japip S., Li J., Wang X., Zhang S., Design and Prediction of Metal Organic Framework-Based Mixed Matrix Membranes for CO2 Capture Via Machine Learning, Cell Reports Physical Science, 3(5): 100864 (2022).
[8] Barnett J.W., Bilchak C.R., Wang Y., Benicewicz B.C., Murdock L.A., Bereau T., Kumar S.K., Designing Exceptional Gas-Separation Polymer Membranes Using Machine Learning, Science advances, 6(20): eaaz4301 (2020).
[9] Tao L., Chen G., Li Y., Machine Learning Discovery of High-Temperature Polymers, Patterns, 2(4): 100225 (2021).
[10] Zhu G., Kim C., Chandrasekarn A., Everett J.D., Ramprasad R., Lively R.P., Polymer Genome–Based Prediction of Gas Permeabilities in Polymers, Journal of Polymer Engineering, 40(6): 451-457 (2020).
[12] Lipu M.H., Ayob A., Saad M., Hussain A., Hannan M., Faisal M., State of Charge Estimation for Lithium-ion Battery Based on Random Forests Technique with Gravitational Search Algorithm, 2018 IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC), IEEE, 45-50 (2018).
[14] Boehmke B., Greenwell B., Hands-on Machine Learning with R, Chapman and Hall/CRC, (2019).
[15] Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., Michel V., Thirion B., Grisel O., Blondel M., Prettenhofer P., Weiss R., Dubourg V., Scikit-Learn: Machine Learning in Python, the Journal of machine Learning research, 12:  2825-2830 (2011).
[16] Meng Y., Yang N., Qian Z., Zhang G., What Makes an Online Review More Helpful: An Interpretation Framework Using XGBoost and SHAP Values, Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 16(3): 466-490 (2020).
[17] Rodríguez-Pérez R., Bajorath J., Interpretation of Machine Learning Models Using Shapley Values: Application to Compound Potency and Multi-Target Activity Predictions, Journal of computer-aided molecular design, 34(10): 1013-1026 (2020).
[18] Thornton A., BD F., Robeson L., Polymer Gas Separation Membrane Database, (2012), Online.
[19] Weininger D., SMILES, a Chemical Language and Information System. 1. Introduction to Methodology and Encoding Rules, Journal of chemical information and computer sciences, 28(1): 31-36 (1988).
[21] Nedelman J., Wallenius T., Bernoulli Trials, Poisson Trials, Surprising Variances, and Jensen's Inequality, The American Statistician, 40(4): 286-289 (1986).
[22] Lubo-Robles D., Devegowda D., Jayaram V., Bedle H., Marfurt K.J., Pranter M.J., Machine Learning Model Interpretability Using SHAP Values: Application to a Seismic Facies Classification Task, SEG International Exposition and Annual Meeting, OnePetro, (2020).
[23] Fernandes J., Gattass C.R., Topological Polar Surface Area Defines Substrate Transport by Multidrug Resistance Associated Protein 1 (MRP1/ABCC1), Journal of medicinal chemistry, 52(4): 1214-1218 (2009).
[24] McKeen L.W., Permeability Properties of Plastics and Elastomers, William Andrew, (2016).
[25] Recio R., Lozano A.E., Prádanos P., Marcos A., Tejerina F., Hernández A., Effect of Fractional Free Volume and Tg on Gas Separation Through Membranes Made with Different Glassy Polymers, Journal of applied polymer science, 107(2): 1039-1046 (2008).
[26] Hamouda S.B., Nguyen Q.T., Langevin D., Roudesli S., Poly(Vinylalcohol)/Poly(Ethyleneglycol) /Poly(Ethyleneimine) Blend Membranes - Structure and CO2 Facilitated Transport, Comptes Rendus Chimie, 13(3): 372-379 (2010).
[27] Bicerano J., Prediction of Polymer Properties, cRc Press, (2002).
[28] Chan D., Chien J.C., Axpe E., Blankemeier L., Baker S.W., Swaminathan S., Piunova V.A., Zubarev D.Y., Maikawa C.L., Grosskopf A.K., Combinatorial Polyacrylamide Hydrogels for Preventing Biofouling on Implantable Biosensors, Advanced Materials, 2109764 (2022).
[29] Mulder M., Mulder J., Basic Principles of Membrane Technology, Springer science & business media, (1996).
[30] Kadirkhan F., Goh P.S., Ismail A.F., Wan Mustapa W.N.F., Halim M.H.M., Soh W.K., Yeo S.Y., Recent Advances of Polymeric Membranes in Tackling Plasticization and Aging for Practical Industrial CO2/CH4 Applications—A Review, Membranes, 12(1): 71 (2022).
[31] Guzmán-Lucero D., Froylán Palomeque-Santiago J., Camacho-Zúñiga C., Ruiz-Treviño F.A., Guzmán J., Galicia-Aguilar A., Aguilar-Lugo C., Gas Permeation Properties of Soluble Aromatic Polyimides Based on 4-Fluoro-4,4'-Diaminotriphenylmethane, Materials, 8(4): 1951-1965 (2015).
[32] Liu J., Zhang S., Jiang D.-e., Doherty C.M., Hill A.J., Cheng C., Park H.B., Lin H., Highly Polar But Amorphous Polymers with Robust Membrane CO2/N2 Separation Performance, Joule, 3(8): 1881-1894 (2019).
[34] Sanders D.F., Smith Z.P., Guo R., Robeson L.M., McGrath J.E., Paul D.R., Freeman B.D., Energy-Efficient Polymeric Gas Separation Membranes for a Sustainable Future: A Review, Polymer, 54(18): 4729-4761 (2013).
[35] Matteucci S., Yampolskii Y., Freeman B.D., Pinnau I., Transport of Gases and Vapors in Glassy and Rubbery Polymers, Materials science of membranes for gas and vapor separation, 1: 1-2 (2006).
[36] Wu A.X., Drayton J.A., Rodriguez K.M., Qian Q., Lin S., Smith Z.P., Influence of Aliphatic and Aromatic Fluorine Groups on Gas Permeability and Morphology of Fluorinated Polyimide Films, Macromolecules, 53(13): 5085-5095 (2020).
[37] Han Y., Ho W.W., Polymeric Membranes for CO2 Separation and Capture, Journal of Membrane Science, 628: 119244 (2021).
[38] Hashemifard S.A., Khosravi A., Abdollahi F., Alihemati Z., Rezaee M., Chapter 11 - Synthetic polymeric Membranes for Gas and Vapor Separations, Synthetic Polymeric Membranes for Advanced Water Treatment, Gas Separation, and Energy Sustainability, Elsevier, 217-272 (2020).