Исследователи Технологического института Стивенса создали систему машинного обучения, которая помогает искать катализаторы для удаления нитратов из питьевой воды без образования концентрированных отходов.
Нитраты часто попадают в подземные воды из удобрений, навоза и септических систем. Обычный ионный обмен не уничтожает загрязнитель, а лишь переносит его в концентрированный солевой раствор, который затем приходится утилизировать.
Перспективная альтернатива — каталитическое превращение нитратов в воду и молекулярный азот. Палладий для этого соединяют со вторым металлом, однако подбор подходящих комбинаций традиционным перебором может занимать годы и иногда приводит к образованию нежелательного аммония.
Модель исследователей обучили на результатах 106 научных работ за три десятилетия. Она оценивает состав катализатора, кислотность среды и другие параметры, предсказывая одновременно эффективность удаления нитратов и вероятность появления побочных продуктов.
Авторы подчёркивают: система пока не является готовым бытовым фильтром. Это инструмент, который сокращает число лабораторных экспериментов и помогает быстрее выбрать материалы для последующей проверки. Исследование опубликовано в журнале Environmental Science & Technology.
Подробности и ссылка на научную работу: официальное сообщение Stevens Institute of Technology.
Новости телевидения, стриминга и экранаRSS