17037

طراحي فوتوكاتاليست‌هاي مبتني بر چارچوب‌هاي آلي كووالانسي (COFs) براي تثبيت CO₂ در تبديلات شيميايي، از طريق هوش مصنوعي

1404

دكتر صادق رستم نيا

افزايش انتشار گازهاي گلخانه‌اي، به‌ويژه دي‌اكسيد كربن (CO₂)، در نتيجه گسترش فعاليت‌هاي صنعتي به يكي از چالش‌هاي مهم زيست‌محيطي و انرژي در جهان تبديل شده است. در اين ميان، تبديل فوتوكاتاليستي CO₂ به تركيبات ارزشمند شيميايي به عنوان رويكردي اميدبخش براي كاهش اثرات گرمايش جهاني و توليد مواد مفيد مورد توجه قرار گرفته است. توسعه فوتوكاتاليزورهاي كارآمد نقش مهمي در بهبود كارايي اين فرايند دارد و در سال‌هاي اخير مواد مختلفي از جمله چارچوب‌هاي آلي كووالانسي (COFs) به دليل ساختار متخلخل، سطح ويژه بالا و پايداري مناسب به عنوان گزينه‌هاي نوين در اين زمينه مطرح شده‌اند. COFها دسته‌اي از مواد بلورين متخلخل هستند كه از اتصال كووالانسي واحدهاي آلي در ساختارهاي منظم تشكيل مي‌شوند و به دليل ويژگي‌هايي مانند تخلخل قابل تنظيم و پايداري شيميايي بالا، پتانسيل قابل‌توجهي در جذب و تبديل CO₂ نشان داده‌اند. در كنار پيشرفت‌هاي تجربي، استفاده از روش‌هاي محاسباتي نوين مانند هوش مصنوعي (AI) و يادگيري ماشين (ML) امكان تحليل داده‌هاي گسترده، پيش‌بيني عملكرد فوتوكاتاليزورها و تسريع فرايند طراحي مواد جديد را فراهم كرده است؛ همچنين مي¬توانند روابط بين ويژگي‌هاي فيزيكوشيميايي و عملكرد مواد را شناسايي كرده و مدل‌هاي پيش‌بيني قابل اعتمادي بسازد كه قادرند عملكرد مواد را به‌سرعت، با كارايي و دقت بالا پيش‌بيني كنند. اين رويكردها نقش مهمي در توسعه فوتوكاتاليزورهاي مبتني بر COF براي تثبيت و تبديل CO₂ ايفا مي‌كنند.

1/1/1900 12:00:00 AM

90282

1405/02/22

Design of Covalent Organic Framework (COF)-Based Photocatalysts for CO₂ Fixation in Chemical Conversions via Artificial Intelligence

تبديل فوتوكاتاليستي CO₂ , چارچوب‌هاي آلي كووالانسي , فوتوكاتاليز , هوش مصنوعي , يادگيري ماشين

Photocatalytic CO₂ Conversion , Covalent Organic Frameworks (COFs) , Photocatalysis , Artificial Intelligence (AI) , Machine Learning (ML)