Big data aplicado a la captura y almacenamiento de CO2 de una central térmica
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El cambio climático parece estar relacionado con la emisión antropogénica de dióxido de carbono procedente del uso intensivo de combustibles fósiles. En este sentido, el desarrollo de tecnologías eficientes para la captura y el almacenamiento de dióxido de carbono se presenta como la solución más viable.
El científico de la Universidad de Granada (UGR) Jorge Rodríguez Navarro, investigador del departamento de Química Inorgánica, ha participado en un estudio internacional publicado en la revista Nature en el que se han utilizado técnicas de Big Data para seleccionar un material óptimo para la captura de CO2 de una biblioteca virtual de más de 300.000 materiales de tipo red metalorgánica.
Los resultados muestran que los materiales reportados superan el comportamiento de materiales porosos clásicos, tales como zeolitas y carbones activados, en condiciones típicas de captura de CO2 de una central térmica.
La metodología de un fármaco
La metodología empleada se asemeja a la usada en la selección de fármacos por la industria farmacéutica, en la que se busca un fármaco que se ajuste al centro activo de una proteína causante de una enfermedad.
En este caso, la molécula objetivo es conocida (el CO2), mientras que el material óptimo no lo es. “Esta técnica de big data ha permitido reconocer el centro activo que presentan los materiales con mejor comportamiento y para el cual se ha acuñado la denominación de adsorbaforo”, señala el autor.
Dicho adsorbaforo de la molécula de CO2 consiste en dos anillos aromáticos separados por 7 amstrongs y que son capaces de encapsular selectivamente una molécula de CO2 a modo de un ‘sándwich’ molecular. Una vez seleccionados los materiales teóricos óptimos, estos se han sintetizado de forma dirigida y estudiado su comportamiento en la captura de CO2.
Referencia bibliográfica
Boyd, P.G., Chidambaram, A., García-Díez, E. et al. Data-driven design of metal–organic frameworks for wet flue gas CO2 capture. Nature 576, 253–256 (2019) doi:10.1038/s41586-019-1798-7 https://www.nature.com/articles/s41586-019-1798-7