Новосибирские ученые создали ML‑инструмент для прогнозирования 4 000 цеолитов

Новосибирск, 4 ноября 2026 г. — Ученые Института катализа СО РАН при поддержке Российского научного фонда разработали инструмент на базе машинного обучения, который прогнозирует свойства цеолитов, применяемых в нефтепереработке для получения бензина из тяжелых фракций нефти.

Инструмент для прогнозирования цеолитов

Технология позволяет создавать материалы с заранее заданными свойствами, ориентированными на цеолиты типов X и Y, структура которых повторяет минерал фожазит. 4 000 разных цеолитов были смоделированы, а 100 экспериментальных структур использовались для валидации модели машинного обучения.

Вклад в нефтепереработку

Ведущий научный сотрудник И. Гренев объяснил, что знание строения катионов и каркаса цеолитов помогает управлять их способностью поглощать примеси, что ускоряет подбор эффективных катализаторов. Модель обеспечивает почти мгновенный прогноз распределения катионов, открывая доступ для всех заинтересованных сторон. В рамках гранта РНФ планируется разработать многоуровневый скрининг сорбентов для газоразделения и предсказывать адсорбционные свойства материалов в динамических системах, что может улучшить процессы нефтепереработки.

Оцените материал

Поделиться