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Metal extraction using biocompatible ionic liquid system assisted by machine learning

机器学习辅助下使用生物相容性离子液体系统提取金属

基本信息

批准号：
22KF0286
负责人：
後藤雅宏
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

レアメタルは現代の最新機器の重要な構成要素であるが、これらレアメタルの採掘可能な資源は限定的である。本研究では、機械学習（ML）を用いて、金属抽出に適したイオン液体（IL）を予測しました。金属選択性や環境毒性など、イオン液体の構造とその特性との間の隠れた関係を解明するために、Random Forestアルゴリズムに基づく分類と回帰モデルを提案しました。クロスバリデーションを用いたMLモデルの評価では、精度スコア（0.82）およびR2値（0.76）に示されるように、モデルの信頼性が高いことが示されました。また、ILの金属選択性はカチオンとアニオンの構造によって決まり、環境毒性レベルは主にカチオンの構造に大きく影響されることが明らかになった。そこで、学習済みモデルの予測に基づき、白金、リチウム、ネオジムに対する抽出選択性があり、かつ環境毒性が低いILを、当初提案した150種類のIL構造から3つ選びました。そして、実験室でその3つのILを合成し、標準的な溶媒抽出実験でその性能を評価しました。予測モデルから得られたPt選択性のIL、Nd選択性のILおよびLi選択性のILについて合成し、液液抽出試験によりその金属選択性を実験的に検証した結果、各イオン液体はモデルが提示したとおりのレアメタル選択性を示した。イオン液体の分子構造から金属選択性と毒性を推算する高精度スクリーニングの開発を達成できた。この実験から、MLから推奨されたILは、高い抽出効率（80％以上）でそれぞれのターゲット金属を選択的に抽出できることが示され、金属抽出のイノベーションを加速する有望な解析キットとしてMLの実現可能性が示されました。

The most important component of modern machines is the possibility of mining resources. In this study, the application of mechanical learning (ML) and metal extraction (IL) was predicted. The relationship between metal selectivity, environmental toxicity, structure and properties of liquids is discussed. The accuracy of the ML parameter is 0 (0.82) and the reliability of the ML parameter is 0 (0.76). The metal selectivity of IL is affected by environmental toxicity and structural factors. For example, the prediction of the learning center is based on the basic information, platinum, color, selection, environmental toxicity, low IL, and initial proposal of 150 types of IL structure. 3. Evaluation of the performance of standard solvent extraction systems. The results of the experiments were as follows: Pt selectivity IL, Nd selectivity IL and Li selectivity IL synthesis, liquid extraction test, metal selectivity test, liquid selectivity test, liquid selectivity test, etc. The molecular structure of liquid, metal selectivity and toxicity can be calculated with high accuracy. The high extraction efficiency (more than 80%) of the metal extraction process is expected to accelerate the metal extraction process, and the possibility of the ML extraction process is expected to be realized.

项目成果

期刊论文数量（9）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

DFT-Based investigation of Amic-Acid extractants and their application to the recovery of Ni and Co from spent automotive Lithium-Ion batteries

DOI：
10.1016/j.seppur.2021.119898
发表时间：
2021-10-11
期刊：
SEPARATION AND PURIFICATION TECHNOLOGY
影响因子：
8.6
作者：
Hanada, Takafumi;Seo, Kosuke;Goto, Masahiro
通讯作者：
Goto, Masahiro

Ionic Liquids Curated by Machine Learning for Metal Extraction

DOI：
10.1021/acssuschemeng.2c03480
发表时间：
2022-08
期刊：
ACS Sustainable Chemistry & Engineering
影响因子：
0
作者：
A. Fajar;A. D. Hartono;Rahman Md Moshikur;M. Goto
通讯作者：
A. Fajar;A. D. Hartono;Rahman Md Moshikur;M. Goto

Machine Learning to Guide Selective Solvent Extraction of Critical Metals

机器学习指导关键金属的选择性溶剂萃取

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Aditya D. Hartono;Rahman Md Moshikur;and Masahiro Goto
通讯作者：
and Masahiro Goto

Recovery of Cobalt and Manganese from Spent Lithium-ion Batteries using a Phosphonium-based Ionic Liquid

使用磷基离子液体从废旧锂离子电池中回收钴和锰

DOI：
10.15261/serdj.28.79
发表时间：
2021
期刊：
Solvent Extraction Research and Development, Japan
影响因子：
0
作者：
FIRMANSYAH Mochmad L.;FAJAR Adroit T. N.;MUKTI Rino R.;ILMI Thalabul;KADJA Grandprix T. M.;GOTO Masahiro
通讯作者：
GOTO Masahiro

Recovery of platinum group metals from a spent automotive catalyst using polymer inclusion membranes containing an ionic liquid carrier