💠 Как работает очищающий воздух бетон?

Корейцы показали бетон, очищающий воздух. Как он работает и работает ли?

Инженеры из Корейского института гражданского проектирования и строительства отчитались об успешном проведении эксперимента. Стены туннеля в Сеуле они покрыли пористым фотокаталитическим бетоном, который поглотил и звук, и автомобильные выхлопы: легкие органические соединения, оксиды азота и серы. Всего за сутки уровень оксидов азота упал на 18%.

Причина — напыление из диоксида титана, ускоряющего реакцию фотокатализа. Это свойство диоксида титана известно уже около двадцати лет. По сути, он работает как хлорофилл в растениях. Под действием солнечного света, особенно его ультрафиолетового спектра, TiO2 запускает реакции с кислородом и водой, которые провоцируют распад вредных соединений.

Есть несколько причин, почему добавку пока не внедрили. Во-первых, нужен солнечный свет. Корейцы установили в туннеле лампы. Во-вторых, при добавке более 5% страдает прочность бетона. В-третьих, образовавшиеся соединения порой токсичнее выбросов, а смываются они в природу. У корейцев продукты реакции взаимодействовали с кальцием в бетоне и формировали соли, которые, как заявляют авторы, “смыло дождем”. К долговечности такого эффекта много вопросов.

В-четвертых, проблема в самом бетоне. Это самая используемая в мире субстанция после воды. Если б индустрия производства бетона была страной, она бы была третьей по уровню выбросов CO2 — 8% от мировых значений.

И работа с фотокаталитическим бетоном для покрытия стен выглядит пластырем на проблеме. Вот американская команда инженеров пошла другим путем — они сумели создать бетон, который при производстве поглощает больше углекислого газа, чем произвел. Всё потому, что он на 30% состоит из пироугля. По подсчетам, такой бетон и дальше будет поглощать CO2. Но это еще нужно проверить.

🌀 ИИ совсем не умеет в химию

Нейросети умеют генерировать реалистичные фотографии, поддерживать разговор и писать код. Но составить план по созданию сложного химического соединения им не по силам. В чем проблема?

Конечно, есть единичные успешные разработки. Например, приложение 3N-MCTS на основе трех нейросетей умеет делать ретросинтетический анализ: вводим соединение, а алгоритм выдает реагенты и «рецепт». Есть и более впечатляющий кейс – нейросеть создала спроектировала молекулы с необходимыми характеристиками.

Но ни одна их этих программ не сравнится с мегауспешным AlphaFold, предсказывающим структуру белка. Всё потому, что его учили на базе данных, которую собирали с 1971 года; в ней сегодня более 200 000 структур.

И это главная проблема применения ИИ в химии – небольшие и плохо структурированные базы данных. По оценкам специалистов, специализированной программе для обучения нужны 5-10 тысяч образцов структур и свойств молекул. Причем как с успешными, так и с неудачными результатами.

Тогда ИИ сможет стать помощником химиков: будет искать закономерности проявления качественных характеристик материалов и придумывать новые молекулы – не факт, что работающие, но это уже химикам предстоит тестировать. А уж о том, чтобы полностью заменить ученых тут и речи быть не может.

#ии #химия #нейросети

👩‍🔬 Гранты, квартиры, экспедиции: как помогают молодым ученым в России?

Выступить в формате научного стендапа, выиграть грант на исследование, получить жилищный сертификат, принять участие в амбициозном проекте и найти единомышленников. Вовлечение талантливой молодежи в науку — одна из главных задач Десятилетия науки и технологий.

❓ Какие меры поддержки существуют для молодых специалистов? Где и как они могут представить свои проекты? С каких стажировок и экспедиций можно начать свой профессиональный путь?

📎 О самых интересных и актуальных мероприятиях рассказываем в нашем журнале в День молодежи, который отмечается сегодня, 24 июня.
‌
👉 Подписывайтесь на Наука.рф!

#десятилетиенауки

Металлы 3d ряда или их благородные родственники: Каталитическая дилемма❓

Буквально пару дней назад коллеги из ИНЭОС РАН (группа Проф. Д. Перекалина) опубликовали забавную статью в журнале Organometallics, где они, используя калькулятор и ряд нехитрых экспериментов, попытались показать, что не все так однозначно в мире металлокомплексного катализа😄

Ни для кого не секрет, что катализ с использованием благородных металлов (Pd, Pt, Ru, Rh и тд) совершил революцию в мире тонкого органического синтеза и позволил создавать углеродные связи (С-С) в таких местах, о которых ученые прошлого столетия могли только мечтать (причем в самых бурных фантазиях)🙃 Начавшись в 70х годах, каталитическая история была подхвачена химиками-органиками по всему миру и обеспечила своим первооткрывателям Нобелевскую Премию (химия, 2010 год).

Сейчас, однако, наблюдается некоторое перенасыщение тематикой благородных металлов. Многие ученые неожиданно вспомнили о наличии целого ряда других перспективных элементов в таблице Менделеева😂 Таким образом мы оказались в эпохе возрождения 3d металлов (Co, Ni, Fe, Mn и тд), которые оказались чрезвычайно полезны сразу в трех вариациях: металлокомплексный, фото- и электрокатализ👍

Разумеется, между 3d и noble metals, точнее учеными продвигающими их, разыгралось некоторое публикационное противостояние. Нужно ведь как-то обосновывать перспективность своего направления при условии того, что разные металлы позволяют синтезировать одинаковые продукты😅

Почти в каждой статье, посвященной 3d metals, вы сможете найти несколько "дежурных выпадов" в сторону noble metals, которые, в основном, сосредоточены на дороговизне последних (драгоценные металлы все-таки). Доходит даже до того, что вся исследовательская работа иногда строится вокруг одного единственного тезиса "3d металлы дешевле, поэтому мы разработали новый метод синтеза..."😤

И вроде бы такое поведение считается нормальным и обыденным, но Проф. Перекалин решил пересмотреть его обоснованность. В качестве модельной системы была выбрана реакция образования замещенного изохинолина путем С-Н активации в нескольких исполнениях: Pd-катализ, Rh-катализ, Ru-катализ, Co-катализ, Ni-катализ и безметальная реакция (с применением соединений гипервалентного йода)😌
Синтезировав одну и ту же молекулу всеми указанными способами (small scale, <10 kg), команда ученых пришла вот к таким любопытным выводам:

1) Оказалось, что реагенты и стехиометрические добавки вносили куда больший вклад в ценообразование изохинолина по сравнению с катализатором. Причем замена супердешевого основания (например, CsOAc на NaOAc) оказалась куда выгоднее, чем замена Rh на Сo (хотя Rh в 8000 раз дороже Сo).

2) Почти бесплатный Ni с треском проиграл благородным Ru, Rh и слегка уступил Pd. Цена вспомогательных реагентов, в данном случае BuLi, значительно увеличивала себестоимость всего синтеза.

Получается, заменяя дорогущие благородные металлы на "ну очень доступные" 3d металлы, стоит также прикидывать какие дополнительные реагенты вам понадобятся. Вполне возможно, что несложный расчет сразу покажет бесперспективность такой идеи🧐

В общем, полезная у авторов получилась статья, особенно эффектно ее использовать в спорах с учеными, увлекающимися 3d-катализом. И на классическое "наши катализаторы дешевле", можно спросить провокационное "что насчет других реагентов, присутствующих в синтезах?"

Разумеется, все вышесказанное малоприменимо к large scale химии, там свои законы и особенности.

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.organomet.3c00153
Бот для чтения: https://t.me/asschandmustdie_bot
http://dmitryperekalin.blogspot.com/ Dmitry Perekalin Research group