Se necesitan con urgencia métodos ambientalmente benignos para la producción industrial de productos químicos. Los investigadores de LMU describieron recientemente un procedimiento de este tipo para la síntesis de formaldehído, y ahora lo hemos mejorado con la ayuda del aprendizaje automático.

El formaldehído es una de las materias primas más importantes empleadas en la industria química. y sirve como punto de partida para la síntesis de muchos productos químicos más complejos. La producción industrial de formaldehído se basa actualmente en un procedimiento a gran escala que consume combustibles fósiles y requiere un elevado aporte energético. Por tanto, se necesitan con urgencia modos de síntesis más eficientes y sostenibles. que podría hacer una contribución significativa a la mitigación del clima. El químico de LMU, el profesor Oliver Trapp y sus colegas, han desarrollado un nuevo flujo de trabajo para la producción de formaldehído. que se basa en un algoritmo construido con la ayuda del aprendizaje automático. El nuevo procedimiento aumenta los rendimientos del compuesto en un factor de 5, como el equipo informa ahora en la revista Ciencia química . Los autores del estudio están convencidos de que su novedoso enfoque tiene un gran potencial y, en principio, puede aplicarse a otros procedimientos sintéticos.

La síntesis industrial de formaldehído comienza con gas de síntesis [una mezcla de monóxido de carbono (CO) e hidrógeno molecular (H2)], al que se agrega metanol antes de oxidarse con la ayuda de un catalizador. Sin embargo, la propia producción de gas de síntesis requiere altas temperaturas y combustibles fósiles como el gas natural o el carbón. En un estudio anterior, los investigadores de LMU describieron el desarrollo de un esquema de reacción que permitió sintetizar un derivado de formaldehído en un solo paso a partir de una mezcla de gas hidrógeno y dióxido de carbono, en presencia de un catalizador homogéneo, en condiciones moderadas de temperatura y presión. Al agregar metanol, este derivado podría luego convertirse en el producto final deseado. La estrategia tiene una serie de ventajas sobre el procedimiento convencional. "En primer lugar, permite CO ₂ , que es un subproducto de varios procesos industriales (por ejemplo, en la producción de acero) para ser reciclado. Entonces, este enfoque no solo mejora la eficiencia de la síntesis de formaldehído, también reduce la tasa de acumulación de CO ₂ en la atmósfera. A la luz del cambio climático en curso, Este es un efecto secundario muy buscado y muy bienvenido del procedimiento, "dice Trapp". Además, todo el proceso requiere mucha menos energía que las rutas alternativas de síntesis, ya que ocurre a temperaturas más bajas e implica menos pasos ".

El grupo ahora ha optimizado este procedimiento al variar no menos de siete parámetros que afectan el rendimiento de la síntesis de formaldehído en su sistema, y el uso del aprendizaje automático para identificar las combinaciones de parámetros que dan los mejores resultados. La característica esencial de los algoritmos de aprendizaje automático es que son capaces de aprender de la experiencia, cuando se proporcionan conjuntos de datos de "formación" adecuados. "En el método que empleamos, llamado bosque aleatorio, los conjuntos de datos iniciales contienen resultados válidos obtenidos sobre la base de observaciones o cálculos empíricos, ", dice Trapp. Un subconjunto de estos datos se utiliza para entrenar el algoritmo, para que pueda construir una relación matemática entre estos datos de entrada y los resultados correspondientes. Entonces, el resultado de este paso es un modelo matemático. A continuación, se puede evaluar la capacidad del modelo para dar cuenta del resto de los datos, y el modelo se puede ajustar progresivamente.

Usando este método, el equipo de LMU pudo determinar las condiciones óptimas de reacción para su sistema químico. Al ajustar adecuadamente los parámetros de entrada en una nueva configuración de reacción, pudieron probar la eficacia del algoritmo directamente. "El nuevo esquema de reacción aumentó la eficiencia de síntesis en un 500% en relación con el modo convencional de producción de formaldehído, "dice Trapp." Este resultado superó significativamente nuestras expectativas, y demuestra el potencial de los algoritmos modernos para maximizar los resultados con un mínimo esfuerzo práctico ".

Los autores confían en que sus resultados motivarán a los ingenieros químicos a adoptar el proceso e implementarlo a escala técnica. "BASF, nuestro socio en el proyecto, ya está comprometido en evaluar la relevancia industrial del proceso, ", dice Trapp. Dado que la producción mundial anual de formaldehído supera los 20 millones de toneladas por un margen considerable, y la demanda del compuesto sigue aumentando, esta alternativa comparativamente benigna al modo de síntesis actual podría hacer una contribución apreciable a la reducción de gases de efecto invernadero.