Quintuplica el rendimiento de formaldehído

15.11.2019

O. Trapp

Se necesitan urgentemente métodos respetuosos con el medio ambiente para la producción industrial de productos químicos. Los investigadores de la LMU describieron recientemente este procedimiento para la síntesis de formaldehído, y ahora lo han 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 alto consumo de energía. Por lo tanto, se necesitan urgentemente modos de síntesis más eficientes y sostenibles, que podrían contribuir de manera significativa a la mitigación del clima. El profesor Oliver Trapp, químico de la LMU, 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 el rendimiento del compuesto en un factor de 5, tal y como informa el equipo en la revista Chemical Science. Los autores del estudio están convencidos de que su novedoso enfoque tiene un gran potencial y que, en principio, puede aplicarse a otros procedimientos sintéticos.

La síntesis industrial de formaldehído comienza con el gas de síntesis[una mezcla de monóxido de carbono (CO) e hidrógeno molecular (H2)], al que se le agrega metanol antes de ser oxidado con la ayuda de un catalizador. Sin embargo, la 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 la LMU describieron el desarrollo de un esquema de reacción que permitía sintetizar en un solo paso un derivado del formaldehído 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 añadir metanol, este derivado podría convertirse en el producto final deseado. La estrategia tiene una serie de ventajas sobre el procedimiento convencional. "En primer lugar, permite reciclar el CO2, que es un subproducto de varios procesos industriales (por ejemplo, en la producción de acero). Por lo tanto, este enfoque no sólo mejora la eficiencia de la síntesis de formaldehído, sino que también reduce la tasa de acumulación de CO2 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 ha optimizado este procedimiento variando no menos de siete parámetros que afectan el rendimiento de la síntesis de formaldehído en su sistema, y utilizando el aprendizaje automático para identificar las combinaciones de parámetros que dan los mejores resultados. La característica esencial de los algoritmos de aprendizaje por máquina es que son capaces de aprender de la experiencia, cuando se les 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, de modo que pueda construir una relación matemática entre estos datos de entrada y los resultados correspondientes. Así que el resultado de este paso es un modelo matemático. La capacidad del modelo para dar cuenta del resto de los datos puede entonces evaluarse, y el modelo puede afinarse progresivamente.

Con 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 la 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 y a implementarlo a escala técnica. "BASF, nuestro socio en el proyecto, ya se ha comprometido a 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 que la demanda de este compuesto sigue aumentando, esta alternativa relativamente benigna al modo de síntesis actual podría contribuir de manera apreciable a la reducción de los gases de efecto invernadero.

Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.

Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

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