Priorizar los compuestos orgánicos volátiles olorosos emitidos por los filtros de aire utilizando modelos de...

Área de la Ciencia:

• Química del medio ambiente
• Química analítica
• Química computacional

Sus antecedentes:

• Las reacciones del ozono con los contaminantes de los filtros de aire generan compuestos orgánicos volátiles (COV) olorosos.
• La evolución de los contaminantes y las reacciones intensificadas del ozono pueden crear nuevos compuestos, empeorando los problemas de olor.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y entrenar un marco de aprendizaje automático (ML) para predecir los umbrales de olor de los COV emitidos por los filtros de aire.
• Identificar los principales compuestos orgánicos volátiles que contribuyen al olor en los filtros de aire para un seguimiento y un control específicos.

Principales métodos:

• Modelos ML entrenados (bosque aleatorio, regresión por envasado, aumento de gradiente) utilizando conjuntos de datos de 874 COV y 240 propiedades.
• Se analizaron los COV de dos tipos de filtros de aire usados utilizando GC-MS y HPLC bajo diferentes niveles de ozono.
• Los valores de los umbrales de olor y de la actividad olorosa calculados para los COV identificados.

Principales resultados:

• El ozono aumentó significativamente las emisiones de COV de los filtros (1,1-1,6 veces más COV detectados, 2,1-2,9 veces mayores concentraciones totales de COV).
• El modelo de Bosque Aleatorio demostró un rendimiento superior con R2 = 0,786 y RMSE = 0,657.
• Los aldehídos se identificaron como los principales contribuyentes al olor en función de los valores de actividad del olor.

Conclusiones:

• El aprendizaje automático proporciona un marco eficaz para predecir los umbrales de olor de COV de los filtros de aire.
• La exposición al ozono agrava los problemas de olor al aumentar las emisiones de COV de los filtros de aire.
• Se pueden desarrollar estrategias de seguimiento y control específicas basadas en los COV identificados que causan olor, como los aldehídos.