Uczenie maszynowe w modelowaniu procesów z udziałem płynów w stanie nadkrytycznym – prezentacja na konferencji EMSF 2024

W dniach 26-29 maja 2024 r. odbyła się w Mariborze (Słowenia) międzynarodowa konferencja 20th European Meeting on Supercritical Fluids, skupiająca specjalistów z obszaru technologii płynów w stanie nadkrytycznym.

Podczas konferencji kierownik projektu HERB, dr. inż. Jan Krzysztoforski, przedstawił pierwsze wyniki uzyskane w ramach projektu w postaci prezentacji posterowej pt. “Machine learning for predicting solubility of cannabinoids in supercritical carbon dioxide” (autorzy: Jan Krzysztoforski, Jakub Januszewski).

Metody uczenia maszynowego (ang. Machine Learning, ML) znajdują szerokie zastosowanie m.in. w inżynierii chemicznej i procesowej. W obszarze procesów wykorzystujących płyny w stanie nadkrytycznym znajdują zastowanie m.in. do określania właściwości fizykochemicznych wykorzystywanych substancji, równowag fazowych lub też kinetyki procesów. W przedstawionej pracy zademonstrowano możliwość wykorzystania ML do modelowania rozpuszczalności kannabinoidów w dwutlenku węgla w stanie nadkrytycznym, co stanowi wstępny etap do optymalizacji procesu pozyskiwania tych cennych substancji z kwiatostanów konopi siewnych na drodze ekstrakcji nadkrytycznej.

Więcej informacji o konferencji znajduje się na stronie internetowej: www.emsf.com