Optimizing organic electrosynthesis through controlled voltage dosing and artificial intelligence

电合成 生化工程 过程(计算) 计算机科学 纳米技术 工艺工程 电化学 化学 材料科学 工程类 电极 物理化学 操作系统
作者
Daniela E. Blanco,Bryan Lee,Miguel A. Modestino
出处
期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [Proceedings of the National Academy of Sciences]
卷期号:116 (36): 17683-17689 被引量:83
标识
DOI:10.1073/pnas.1909985116
摘要

Significance The electrification of chemical manufacturing can enable the integration of renewable electricity sources into a sustainable chemical industry. The combined experimental and artificial intelligence-enabled approach discussed in this work represents a paradigm shift in the electrosynthesis field and can help accelerate the industry’s transformation. The strategy that we present improves reaction selectivity (by 325%) and production rates (by 30%) for the largest organic electrochemical process in industry, the electrosynthesis of adiponitrile (ADN). These advances are achieved by carefully tuning the electrochemical environment around the electrocatalyst surface and implementing data-driven models to rapidly elucidate optimal reaction conditions unpredictable by existing physical models. Although this approach was demonstrated for ADN production, it can serve as a universal model for sustainable electrosynthesis development.
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