Опубликовано 03 ноября 2026, 16:19
1 мин.

В Новосибирске научили ИИ предсказывать структуру материалов для нефтепереработки

Модель почти мгновенно определяет расположение заряженных частиц внутри пористых цеолитов
Способность цеолитов поглощать вещества зависит от расположения ионов внутри их структуры. Новый инструмент позволяет быстро перебирать составы таких материалов и выбирать перспективные варианты для разделения смесей.
В Новосибирске научили ИИ предсказывать структуру материалов для нефтепереработки

Учёные Института катализа СО РАН разработали модель машинного обучения для изучения цеолитов типов X и Y. Эти пористые материалы применяют при разделении газов и в катализаторах переработки тяжёлых фракций нефти в бензин и лёгкие олефины.

Внутри цеолитов находятся положительно заряженные ионы — катионы. Их положение влияет на избирательность поглощения веществ.

Исследователи рассчитали расположение катионов в 4 тыс. цеолитов различного состава методами молекулярного моделирования. На этих результатах обучили модель, которая почти мгновенно предсказывает распределение частиц. Её точность проверили на опубликованных экспериментальных данных более чем о ста структурах.

Инструмент открыт для исследователей. Следующий этап работы — прогнозирование способности материалов поглощать вещества, в том числе в динамических системах.

Источник:ТАСС
  1. Ferra.ru/
  2. Новости/
  3. В России/