University of Albertaの研究チーム、適切なゼオライト系CO2吸着材の新スクリーニング法の開発および吸着材の性能予測ツールの開発を公表

2020年01月28日

University of Albertaの研究チームが、ゼオライト系CO2吸着材について、目的に適合した物質を選定するための2段階のスクリーニングプロセスを開発し、従来は1日を要していたスクリーニングを数秒で実施できるようにしたとのことです。

このプロセスでは、まず120,000種類の中から7,000種類までを新手法によって絞り込んだうえで、7,000種から24種までは従来の方法によって絞り込みました。最終的に、従来の標準素材であるゼオライト13Xと比較して17％も効率が良い素材を見出したとしています。

加えて、同大学の別の研究チームは、CO2を吸着する分子に関する既知の情報を用いて、実際のシステムの挙動と性能を予測するツールを開発しました。機械学習アルゴリズムの使用により、個々の分子の性能をシミュレートする必要がなくなり、精度を損なうことなく計算負荷を10分の1に低減することができるとしています。

詳細は以下をご覧ください。

論文の概要
“Process Optimization-Based Screening of Zeolites for Post-Combustion CO2 Capture by Vacuum Swing Adsorption”
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssuschemeng.9b04124

“Machine Learning-Based Multiobjective Optimization of Pressure Swing Adsorption”
https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.iecr.9b04173

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https://www.folio.ca/newly-developed-screening-processes-will-help-accelerate-carbon-capture-research/ 

https://phys.org/news/2020-01-newly-screening-carbon-capture.html