Applicazione di tecniche di machine learning alla modellazione della solubilità degli alcoli zuccherini in liquidi ionici

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 12161 (2023) Citare questo articolo

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L’attuale tendenza delle industrie chimiche richiede una trasformazione ecologica, in particolare con l’impiego di sostanze naturali come i composti derivati ​​dallo zucchero. Questa questione ha incoraggiato i settori accademici e industriali a cercare nuove alternative per l’estrazione di questi materiali. I liquidi ionici (IL) stanno attualmente aprendo la strada a processi di estrazione efficienti. A tal fine, la stima accurata dei dati di solubilità è di grande importanza. Questo studio si basa su metodi di apprendimento automatico per modellare i dati di solubilità degli alcoli di zucchero (SA) negli IL. Un'analisi di pertinenza iniziale ha approvato che l'equilibrio SA-IL governa la temperatura, la densità e il peso molecolare degli IL, nonché il peso molecolare, la temperatura di fusione e l'entalpia di fusione degli SA. Inoltre, la temperatura e la temperatura di fusione hanno la maggiore influenza sulla solubilità degli SA negli IL. Le prestazioni delle reti neurali artificiali (ANN), della regressione vettoriale di supporto dei minimi quadrati (LSSVR) e dei sistemi di inferenza neuro-fuzzy adattiva (ANFIS) per prevedere la solubilità di SA negli IL sono state confrontate utilizzando un'ampia banca dati (647 punti dati di 19 SA e 21 IL). Tra i modelli analizzati, ANFIS ha offerto la migliore precisione con una deviazione relativa assoluta media (AARD%) del 7,43% e un coefficiente di determinazione (R2) di 0,98359. La migliore prestazione del modello ANFIS è stata ottenuta con un raggio centrale del cluster di 0,435 quando addestrato con l'85% della banca dati. Ulteriori analisi del modello ANFIS basato sul metodo della leva finanziaria hanno rivelato che questo modello è sufficientemente affidabile grazie al suo elevato livello di copertura e all’ampio campo di applicabilità. Di conseguenza, questo modello può essere utilizzato efficacemente nella modellazione delle solubilità degli SA negli IL.

Le risorse di biomassa rappresentano una valida alternativa abbondante, verde, rinnovabile e sostenibile alle risorse convenzionali per la sintesi chimica e la fornitura di energia. Tale transizione viene intensificata riducendo la quantità di combustibili fossili estraibili, inasprendo le normative ambientali e stabilizzando i prezzi di conversione della biomassa1,2,3,4. Le principali strade per raggiungere questo traguardo passano dalla conversione della biomassa lignocellulosica5,6,7. Poiché attraverso la conversione lignocellulosica diretta o indiretta possono essere sintetizzate diverse sostanze, tra cui di grande interesse sono gli zuccheri e gli alcoli zuccherini (SA)8,9,10.

Gli SA, noti anche come polioli, sono costituiti da carboidrati idrogenati aciclici11. Grazie alle loro strutture uniche e alla densità dei gruppi funzionali, gli SA hanno trovato grande popolarità nei prodotti farmaceutici, nell'industria alimentare e nei processi chimici12. Possedendo proprietà simili o addirittura migliori rispetto agli zuccheri convenzionali, gli SA hanno considerato anche gli ingredienti alimentari13. Inoltre, sono sempre più utilizzati nelle applicazioni farmaceutiche per le loro notevoli proprietà funzionali e benefici per la salute14. Nonostante esistessero in quantità approssimativamente piccole, le SA sono state consumate a livello globale fino a 1,9 × 106 tonnellate nel 202211,14, il che giustifica l’importanza di sviluppare approcci affidabili per prevederne le proprietà e il comportamento. La lavorazione dell'SA attraverso la bioraffineria necessita di solventi efficienti per pretrattare o dissolvere la biomassa, fornire un mezzo di reazione adeguato e migliorare la conversione degli zuccheri in prodotti intermedi o finali15,16.

A tal fine sono stati suggeriti molti solventi con caratteristiche diverse, come acqua, solventi organici, acidi, basi e liquidi ionici (IL)17. Gli IL non solo offrono uno stato liquido e non volatilità in un ampio intervallo di temperature, ma beneficiano anche di un'elevata stabilità termica e di una notevole forza di solubilità. Queste caratteristiche li rendono strumenti potenzialmente interessanti per superare varie sfide operative18 associate ai solventi convenzionali. La versatilità degli IL consente di progettare le loro caratteristiche, proprietà termochimiche e potere di solvatazione regolando opportunamente la coppia anione/catione19,20,21,22,23.