Artificial intelligence-enhanced solubility predictions of greenhouse gases in ionic liquids: A review
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F25%3A10257201" target="_blank" >RIV/61989100:27240/25:10257201 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590123024020942?via%3Dihub" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590123024020942?via%3Dihub</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.rineng.2024.103851" target="_blank" >10.1016/j.rineng.2024.103851</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Artificial intelligence-enhanced solubility predictions of greenhouse gases in ionic liquids: A review
Popis výsledku v původním jazyce
Greenhouse gas emissions from human activities pose a significant threat to the ecosystem, causing climate change and ecological disruptions. Ionic liquids (ILs) show promise for gas separation and carbon capture, but predicting gas solubility in ILs is challenging due to limited data and complex thermodynamics. Artificial intelligence (AI) offers an innovative approach to improve the efficiency and accuracy of solubility predictions. This review analyzes recent advancements in AI-enabled solubility predictions, focusing on methodologies, models, and applications in gas separation and carbon capture. It examines artificial neural networks, deep learning models, and support vector machines for predicting solubility in ILs, and presents valuable results demonstrating the potential of these techniques. The study highlights AI's transformative power in understanding gas-IL interactions and inspiring environmentally friendly separation processes. It also discusses integrating AI-driven predictions with process modeling tools like Aspen Hysys and Aspen Plus, aiming to stimulate further research in gas separation technologies and pave the way for practical implementation. © 2025
Název v anglickém jazyce
Artificial intelligence-enhanced solubility predictions of greenhouse gases in ionic liquids: A review
Popis výsledku anglicky
Greenhouse gas emissions from human activities pose a significant threat to the ecosystem, causing climate change and ecological disruptions. Ionic liquids (ILs) show promise for gas separation and carbon capture, but predicting gas solubility in ILs is challenging due to limited data and complex thermodynamics. Artificial intelligence (AI) offers an innovative approach to improve the efficiency and accuracy of solubility predictions. This review analyzes recent advancements in AI-enabled solubility predictions, focusing on methodologies, models, and applications in gas separation and carbon capture. It examines artificial neural networks, deep learning models, and support vector machines for predicting solubility in ILs, and presents valuable results demonstrating the potential of these techniques. The study highlights AI's transformative power in understanding gas-IL interactions and inspiring environmentally friendly separation processes. It also discusses integrating AI-driven predictions with process modeling tools like Aspen Hysys and Aspen Plus, aiming to stimulate further research in gas separation technologies and pave the way for practical implementation. © 2025
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
20704 - Energy and fuels
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/SS02030008" target="_blank" >SS02030008: Centrum environmentálního výzkumu: Odpadové a oběhové hospodářství a environmentální bezpečnost</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Results in Engineering
ISSN
2590-1230
e-ISSN
2590-1230
Svazek periodika
25
Číslo periodika v rámci svazku
25
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
nestránkováno
Kód UT WoS článku
001399050400001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85213869290