Výzkumná skupina Dr. Aviru Basu. | Fotografický kredit: Zvláštní ujednání
Vědci z Institutu Nano Science and Technology (INST) v Mohali, IIT-Dharwad a IIT-Kharagpur navrhli levný, opakovaně použitelný vodní filtr.
Průmyslové rostliny uvolňují barviva, jako je Kongo červená a methylenová modrá do řeky a podzemní vody, odkud mohou způsobit žaludek, kůži a dýchací nemoci. Ozon, chemie Fenton a další metody pracují na čištění vody, ale spalují chemikáliemi a elektřinou, rozšiřují náklady a uhlíkovou stopu.
Nový filtr byl navržen tak, aby tyto a další problémy provedl. Jeho vývoj byl hlášen v článku v červencovém vydání Nano Energy.
Vědci první 3D tištěné tenké, houbo podobné listy s kyselinou polylaktickou (PLA), biologicky rozložitelný plast, který se často používá v kompostovatelných pohárech. PLA přirozeně opakuje vodu, takže tým namočil každý list do mírného roztoku sodíku s hydroxidem, aby byl milující vodu.
Poté vyrobili nanočástice bismuthového ferritu (BFO) a namočili připravené listy PLA do inkoustu BFO. Ošetřené listy zůstaly silné během pěti cyklů opětovného použití a ztratily pouze asi 3% své čisticí síly.
Za viditelného světla fungoval BFO jako solární poháněný katalyzátor, který rozdělil molekuly vody a vytvořil vysoce reaktivní radikály, které skartují molekuly organického barviva. A když byl otřesen ultrazvukem, piezoelektrická povaha BFO vytvořila vnitřní elektrické pole, které řídilo stejné radikální reakce i ve tmě. Kombinace jak světla, tak vibrací přinesla piezo-fotokatalýzu, proces, který pracoval ve dne nebo v noci.
Během testů, kdy byly společně použity světlo a vibrace, filtr odstranil asi 99% Kongo červené a 74% methylenové modré za 90 minut. Také částečně vyčistil skutečnou odpadní vodu shromážděnou z textilního rostliny.
Aby se porozuměli jeho výkonu, autoři se obrátili na regresní modely strojového učení. Krmili počítač tisíce experimentálních datových bodů, včetně koncentrace barviva, množství katalyzátoru, intenzity světla a ultrazvukové frekvence.
Moderní algoritmy, jako jsou náhodné lesy, xgboost a umělá neuronová síť, se naučily, jak tyto faktory interagovaly. Nejlepší modely úzce odpovídaly experimentálním výsledkům, které neviděli, dostatečně dobře, aby dokázali, že umělá inteligence by mohla přesně předpovídat, jak rychle barviva zmizela v různých podmínkách.
„Uvažujeme o rozšíření výroby a používání filtru v blízkosti čistírny, kde jsou vodní útvary pravidelně znečištěny,“ řekl Aviru Basu, vědec a odpovídající autor příspěvku, a dodal, že tým se také těší na jeho použití v projektech Jal Nigam a Namami Gange.
„Dr. Adreeja Basu, rostlinný biotechnolog a profesor na univerzitě v Chandigarh, nám také hodně pomáhá v našem úsilí, aby byl tento produkt udržitelnější pomocí produktů odvozených od rostlin,“ dodal Dr. Aviru Basu.
Publikováno – 20. července 2025 05:15
