用原子模拟和机器学习方法设计基于糖的有机粘合剂,用于低级铁矿石颗粒化
Diship Srivastava1, Biswajit Saha2, Niladri Patra1
1Department of Chemistry and Chemical Biology, Indian Institute of Technology (ISM) Dhanbad, Dhanbad, 826004, India.
Journal of molecular graphics & modelling
|February 20, 2024
概括
有机粘合剂可以取代铁矿石颗粒化中的无机粘合剂,以减少二氧化和废物. 研究人员发现,具有-CH2CH2OH组的特定有机结合物在铁矿石表面表现出强烈的吸附,使它们成为有希望的替代品.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算化学计算化学
- 矿物加工 矿物加工
背景情况:
- 在铁矿石颗粒化过程中,比如托尼特等无机结合剂会产生富含和的粘液,从而增加加工成本.
- 有机结合剂提供了一个潜在的解决方案,以减轻铁矿石颗粒化中的这些问题.
研究的目的:
- 为了研究在铁矿石颗粒化过程中,在石表面上有机结合物的吸附.
- 为了确定有效的有机结合剂作为本托尼特的替代品.
主要方法:
- 使用了密度函数理论 (DFT),分子动力学 (MD) 和机器学习 (ML).
- 选了64种有机结合物的库,通过MD计算吸附能量.
- 训练了一种线性回归模型来预测绑定器库的吸附能量.
主要成果:
- 吸附能量显示对键数的依赖程度较低.
- 在R2位置上存在-CH2CH2OH,显著增加了吸附能量.
- 结合剂34和结合剂44被确定为高和血颗粒化的有效结合剂.
结论:
- 有机结合剂与特定的极性替代剂在铁矿石矿物表面表现出强烈的吸附.
- 已识别的结合剂为本托尼特提供了一个可持续的替代品,可能减少铁矿石加工中的废物.
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