Onderzoeksgroep
Expertise
Zijn onderzoeksactiviteiten omvatten de studie van plasma en plasma-oppervlak-interacties door middel van experimenten en machine learning, voor verschillende toepassingen, voornamelijk CO2- en CH4-omzetting in chemicaliën en brandstoffen met toegevoegde waarde en plasmageneeskunde.
Wat kan "machine learning" betekenen voor plasmakatalyse: Een algemene strategie om de productie van methanol uit CO2-hydrogenatie te optimaliseren.
Abstract
Plasma-katalytische CO2 hydrogenatie tot methanol is een veelbelovende manier om CO2 om te zetten, vanwege het potentieel om traditionele thermische barrières te overwinnen. Dit kan helpen om problemen in verband met klimaatverandering te verzachten. Echter, een van de grote uitdagingen in plasmakatalyse is om de synergie tussen plasma en katalysator te ontdekken om trial-and-error experimenten te vermijden. Daarom zal ik een "supervised learning" (SL) framework presenteren om de methanolopbrengst te voorspellen op basis van experimentele descriptoren. Daarnaast zal ik een tool ontwikkelen om de methanol-opbrengst te controleren, door middel van een "reinforcement learning" (RL) algoritme, om effectieve acties uit te voeren voor het beheersen van de methanolproductie. Tenslotte zal ik het vermogen van mijn model om de methanolopbrengst te voorspellen en te reguleren experimenteel valideren onder verschillende katalysatorsamenstellingen en reactieomstandigheden, om de implementatie ervan te certificeren. Ik hoop dat mijn project met succes zal aantonen dat een algemeen, interpreteerbaar ML framework (SL model en RL strategie) een waardevolle oplossing bieden voor plasmakatalyse experimenten, voor de productie van componenten met toegevoegde waarde en hernieuwbare brandstoffen voor toekomstige grootschalige industriële toepassingen.Onderzoeker(s)
- Promotor: Bogaerts Annemie
- Mandaathouder: Li Jiayin
Onderzoeksgroep(en)
Project website
Project type(s)
- Onderzoeksproject