#дайджест #публикацииИНХС #статьи
#дайджест #публикацииИНХС #статьи В журнале «Journal of Catalysis» опубликована статья «Machine learning prediction of Friedel-crafts alkylation yields: towards rational valorization of biomass-based aromatics and alcohols» Алкилирование ароматических соединений спиртами является ключевой реакцией для получения высокоценных химических веществ из нефти и биомассы, однако прогнозирование результатов реакции остается сложной задачей из-за комплексной связи структур субстратов, свойств катализаторов и условий процесса. В совместной работе ИНХС РАН и МГУ им. М.В. Ломоносова разработаны количественные модели «структура-свойство» для прогнозирования конверсии и селективности моноалкилирования при жидкофазном алкилировании. В работе на основании ранее опубликованных данных рассчитаны двумерные молекулярные дескрипторы для ароматических субстратов и алкилирующих спиртов и выбраны 10 наиболее значимых дескрипторов для каждой целевой переменной. Проведенный анализ позволил выявить химически значимые тенденции: селективность определяется в основном стехиометрией субстрата, площадью поверхности катализатора и электронными свойствами спирта, тогда как конверсия определяется преимущественно площадью поверхности катализатора, кислотностью и температурой реакции. Виртуальный скрининг 10 000 гипотетических экспериментов, ограниченных комбинациями субстратов, присутствующими в обучающем наборе, выявил несколько перспективных комбинаций на основе фенола с высокими суммарными показателями. Хотя эти предсказания служат экспериментально проверяемыми гипотезами, модель представляет собой ценный инструмент для оптимизации катализатора и реакции в устойчивом каталитическом алкилировании. 🔎 Подробно со статьей можно познакомиться по ссылке: Journal of Catalysis, V. 462, October 2026, 117099 https://doi.org/10.1016/j.jcat.2026.117099