आईआईटी मद्रास के शोधकर्ताओं ने बायोमास से ईंधन के उत्पादन का अध्ययन करने के लिए किया एआई टूल्स का उपयोग

-देश को ईंधन आत्मनिर्भरता प्राप्त करने में मिल सकती है काफी मदद - भारत में बायोमास की वर्तमान उपलब्धता लगभग 750 मिलियन मीट्रिक टन प्रति वर्ष

चेन्नई.

आईआईटी मद्रास के शोधकर्ता बायोमास से ईंधन का उत्पादन का अध्ययन करने के लिए एआई टूल्स का उपयोग कर रहे हैं। इस तरह, कंप्यूटर सिमुलेशन और मॉडलिंग अध्ययन बायोमास रूपांतरण प्रक्रियाओं को विकसित करने के लिए त्वरित अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं।

ऐसे बायोमास से उत्पन्न ईंधन भारत के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है क्योंकि भारत में बायोमास की वर्तमान उपलब्धता लगभग 750 मिलियन मीट्रिक टन प्रति वर्ष है और उनसे ईंधन निकालने से देश को ईंधन आत्मनिर्भरता प्राप्त करने में काफी मदद मिल सकती है।

बायोमास को गैसीय ईंधन में बदलने में शामिल प्रक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए शोधकर्ता आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल का उपयोग कर रहे हैं। व्यावहारिक प्रयोगों के माध्यम से ऐसी समझ हासिल करना समय लेने वाली और महंगी है। कंप्यूटर सिमुलेशन और मॉडलिंग अध्ययन त्वरित अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं जिनका उपयोग बायोमास प्रसंस्करण के लिए प्रक्रियाओं और प्लांट्स के निर्माण के लिए किया जा सकता है।

पेट्रोलियम-व्युत्पन्न ईंधन से जुड़ी पर्यावरणीय चिंताओं के साथ, बायोमास एक व्यावहारिक समाधान है। दुनिया भर के शोधकर्ता लकड़ी, घास और यहां तक कि अपशिष्ट कार्बनिक पदार्थ जैसे बायोमास से ईंधन निकालने के तरीके खोज रहे हैं।

शोध का नेतृत्व डॉ. हिमांशु गोयल, सहायक प्रोफेसर, केमिकल इंजीनियरिंग विभाग, आईआईटी मद्रास और डॉ निकेत एस कैसरे, प्रोफेसर, केमिकल इंजीनियरिंग विभाग, आईआईटी मद्रास ने किया था।

मॉडलिंग अध्ययन के हाल के परिणाम प्रतिष्ठित पीयर-रिव्यू रॉयल सोसाइटी ऑफ केमिस्ट्री जर्नल रिएक्शन केमिस्ट्री एंड इंजीनियरिंग में प्रकाशित हुए थे। पेपर के सह-लेखक डॉ. हिमांशु गोयल, डॉ. निकेत कैसरे और श्री कृष्ण गोपाल शर्मा, चतुर्थ वर्ष बी.टेक छात्र हैं।

इस तरह के अध्ययनों के महत्व के बारे में बताते हुए, डॉ हिमांशु गोयल, सहायक प्रोफेसर, केमिकल इंजीनियरिंग विभाग, आईआईटी मद्रास ने कहा, कच्चे बायोमास को ईंधन में बदलने में शामिल जटिल तंत्र को समझना प्रक्रियाओं को डिजाइन करने और रिएक्टरों को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

बायोमास को ईंधन और रसायनों में बदलने को समझने के लिए दुनिया भर में मॉडल विकसित किए जा रहे हैं, अधिकांश मॉडलों को चालू होने में लंबा समय लगता है। मशीन लर्निंग (एमएल) जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल मॉडलिंग प्रक्रियाओं को तेज कर सकते हैं।

आईआईटी मद्रास की शोध टीम ने लिग्नोसेल्यूलोसिक बायोमास के ऊर्जा सघन सिनगैस (बायोमास का गैसीकरण) में रूपांतरण के दौरान होने वाली प्रतिक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (आरएनएन) नामक एक एमएल पद्धति का उपयोग किया।

डॉ. निकेत एस कैसरे, प्रोफेसर, केमिकल इंजीनियरिंग विभाग, आईआईटी मद्रास, आगे विस्तार से बताते हुए, "हमारे एमएल दृष्टिकोण की नवीनता यह है कि यह बायोमास में खर्च किए गए समय के एक फंक्शन के रूप में उत्पादित जैव ईंधन की संरचना की भविष्यवाणी करने में सक्षम है। हमने सटीक डेटा जनरेशन के लिए एक सांख्यिकीय रिएक्टर का उपयोग किया, जो मॉडल को परिचालन स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू करने की अनुमति देता है।