CẢI TIẾN CHẤT LƯỢNG LỌC NƯỚC NHỜ AI

CẢI TIẾN CHẤT LƯỢNG LỌC NƯỚC NHỜ AI

CẢI TIẾN CHẤT LƯỢNG LỌC NƯỚC NHỜ AI

13:49 - 01/12/2022

Ngay cả những bộ lọc nước tốt nhất cũng cho phép một số thứ lọt qua, trong khi việc thiết kế các vật liệu cải tiến và sau đó thử nghiệm chúng rất tốn thời gian và khó khăn. May thay mới đây, các nhà nghiên cứu tại ACS Central Science công bố rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tăng tốc độ phát triển các vật liệu đầy hứa hẹn cho nhiệm vụ này.

HỆ THỐNG NHẬN DẠNG GIỌNG NÓI TRỞ NÊN TOÀN DIỆN HƠN NHỜ MỘT NGHIÊN CỨU MỚI
AI tạo ra hình ảnh chất lượng cao nhanh hơn 30 lần chỉ trong một bước
CẤU TRÚC NANO METALENS CÓ THỂ THƯƠNG MẠI HÓA VỚI CHI PHÍ THẤP?
YOLO v9: Vượt qua ranh giới phát hiện đối tượng theo thời gian thực
Chip mới mở ra cánh cửa cho điện toán AI với tốc độ ánh sáng

Trong nghiên cứu của mình các nhà khoa học đã mô phỏng những mô hình khác nhau của các nhóm hút nước và đẩy nước nằm dọc theo màng xốp của bộ lọc và tìm ra cách sắp xếp tối ưu giúp nước dễ dàng đi qua và ngăn lại một số chất gây ô nhiễm.

Các hệ thống lọc từ kích cỡ nhỏ gắn vòi đến các hệ thống công nghiệp kích cỡ một gian phòng đều chủ yếu có mục đích làm sạch nước để uống hoặc các mục đích sử dụng khác. Các màng lọc hiện tại thường gặp khó khăn nếu nước quá bẩn hoặc có các phân tử nhỏ, trung tính, chẳng hạn như axit boric - một loại thuốc trừ sâu phổ biến được sử dụng trên cây trồng. Điều này là do các vật liệu xốp tổng hợp thường bị giới hạn trong việc phân loại các hợp chất theo kích thước hoặc điện tích. Nhưng màng sinh học có các lỗ làm từ protein, chẳng hạn như aquaporin, có thể tách nước khỏi các phân tử khác theo cả kích thước và điện tích do các loại nhóm chức năng khác nhau, hoặc theo các nhóm nguyên tử. Được truyền cảm hứng để làm điều tương tự với vật liệu xốp tổng hợp, các nhà khoa học muốn sử dụng máy tính để thiết kế mặt trong của lỗ ống nano carbon để lọc nước chứa axit boric.

Các nhà nghiên cứu đã mô phỏng một kênh ống nano cacbon với các nhóm hydroxyl (hút nước) và/hoặc metyl (đẩy nước) được buộc vào mỗi nguyên tử trên thành trong. Sau đó, họ đã thiết kế và thử nghiệm hàng nghìn mẫu nhóm chức năng bằng các thuật toán tối ưu hóa và học máy để đánh giá xem nước và axit boric sẽ di chuyển qua lỗ rỗng nhanh như thế nào. Đây là những gì họ phát hiện ra:

- Các mẫu tối ưu có một hoặc hai hàng nhóm hydroxyl được kẹp giữa các nhóm metyl, tạo thành các vòng xung quanh phần giữa của lỗ xốp.

- Trong những mô phỏng này, nước đi qua lỗ rỗng nhanh hơn gần gấp đôi so với axit boric.

- Một loạt mô phỏng cho thấy các chất hòa tan trung tính khác, bao gồm phenol, benzen và isopropanol, cũng có thể được tách ra khỏi nước bằng các thiết kế ống nano carbon được tối ưu hóa.

Các nhà nghiên cứu cho biết nghiên cứu này chứng minh tính hữu ích của AI đối với việc phát triển màng lọc nước với các đặc tính mới và có thể tạo cơ sở cho một loại hệ thống lọc mới. Phương pháp này có thể được điều chỉnh để thiết kế các bề mặt có tương tác độc đáo với nước hoặc các phân tử khác, chẳng hạn như lớp phủ chống bám bẩn. Chi tiết tham khảo tại:

Sally Jiao, Lynn E. Katz, M. Scott Shell. Inverse Design of Pore Wall Chemistry To Control Solute Transport and Selectivity. ACS Central Science, 2022; DOI: 10.1021/acscentsci.2c01011

 

(Sưu tầm)
VIỆN IMC
Tòa nhà IMC Tower, Số 176 Trường Chinh, Phường Khương
Thượng, Quận Đống Đa, Thành phố Hà Nội, Việt Nam
Tel/Fax : (+84) 24 3566 6232 / 24 3566 6234
Email: info@imc.org.vn   Website: https://imc.org.vn