High-Precision Modeling of Gas-Phase Density for the DME/HFC-134a Binary System Using Machine Learning
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक रेडियल बेसिस फंक्शन कर्नेल के साथ सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन मॉडल, व्यापक थर्मोडायनामिक स्थितियों के विस्तृत रेंज में DME/HFC-134a बाइनरी सिस्टम के उच्च-परिशुद्धता गैस-फेज घनत्व की सटीक भविष्यवाणी करने में अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और शास्त्रीय क्यूबिक समीकरणों (इक्वेशन्स ऑफ स्टेट) दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
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प्रशीतन (रेफ्रिजरेशन) आधुनिक जीवन का एक शांत इंजन है, जो भोजन को ताजा रखता है और शहरों को ठंडा रखता है, लेकिन जो तरल पदार्थ इसे काम करने में सक्षम बनाते हैं, वे कड़ी जांच के दायरे में हैं। दशकों तक, उद्योग उन रसायनों पर निर्भर रहा जिन्होंने ओजोन परत को नुकसान पहुँचाया या वायुमंडल में गर्मी को रोक लिया, जिससे सुरक्षित और स्वच्छ विकल्पों की ओर वैश्विक बदलाव के लिए मजबूर होना पड़ा। अब चुनौती ऐसे मिश्रण खोजने की है जो पृथ्वी के लिए सौम्य हों लेकिन कूलिंग सिस्टम के भीतर भारी काम करने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली भी हों। इन प्रणालियों को डिजाइन करने के लिए, इंजीनियरों को यह जानने की आवश्यकता होती है कि उनके अंदर मौजूद गैस विभिन्न स्थितियों में वास्तव में कैसे व्यवहार करती है। विशेष रूप से, उन्हें इसके घनत्व (डेंसिटी) को जानने की आवश्यकता है—कि कैसे यह गर्म होने, ठंडा होने या दबाव द्वारा दबने पर अपने एक निश्चित स्थान में कितना द्रव्यमान समाहित करती है। सटीक घनत्व के आंकड़ों के बिना, उनके द्वारा बनाए गए मशीनें अक्षम, अत्यधिक बड़ी, या विफल भी हो सकती हैं।
हाल ही में एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने दो गैसों के एक विशिष्ट मिश्रण के लिए इस समस्या को हल करने का प्रयास किया: डाइमिथाइल ईथर और एक सामान्य रेफ्रिजरेंट जिसे HFC-134a के रूप में जाना जाता है। यह मिश्रण आशाजनक है क्योंकि यह रेफ्रिजरेंट की शीतलन शक्ति को ईथर के निम्न पर्यावरणीय प्रभाव के साथ जोड़ता है, लेकिन दोनों के एक साथ व्यवहार की भविष्यवाणी करना कठिन है। टीम ने 101 मापों का एक उच्च-गुणवत्ता वाला सेट एकत्र किया, जिसे एक नियंत्रित प्रयोगशाला में लिया गया था जहाँ उन्होंने तापमान, दबाव और दोनों गैसों के सटीक मिश्रण को सावधानीपूर्वक ट्रैक किया। इसके बाद उन्होंने एक नए प्रकार के उपकरण की ओर रुख किया: मशीन लर्निंग। पारंपरिक भौतिकी सूत्रों पर भरोसा करने के बजाय, जो अक्सर सरलीकृत धारणाओं की आवश्यकता रखते हैं, उन्होंने एक कंप्यूटर को डेटा में स्वयं पैटर्न खोजने के लिए प्रशिक्षित किया। लक्ष्य यह देखना था कि क्या ये डिजिटल मॉडल गैस के घनत्व की भविष्यवाणी पारंपरिक समीकरणों की तुलना में अधिक सटीकता से कर सकते हैं जिनका उपयोग इंजीनियरों ने पीढ़ियों से किया है।
परिणाम चौंकाने वाले थे। शोधकर्ताओं ने सरल रैखिक दृष्टिकोणों से लेकर अधिक जटिल प्रणालियों तक, जो डेटा में सूक्ष्म, घुमावदार संबंधों का पता लगा सकती हैं, चार अलग-अलग प्रकार के मशीन लर्निंग मॉडलों का परीक्षण किया। 'सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन' के रूप में जाना जाने वाला एक मॉडल स्पष्ट विजेता बनकर उभरा। इसने घनत्व की भविष्यवाणी करने में इतनी सटीकता सीखी कि इसकी त्रुटियां लगभग अदृश्य थीं, जो प्रायोगिक डेटा के साथ लगभग पूरी तरह मेल खाती थीं। जब शोधकर्ताओं ने इस डिजिटल मॉडल की तुलना उद्योग में उपयोग किए जाने वाले दो सबसे सामान्य पारंपरिक सूत्रों से की, तो मशीन लर्निंग दृष्टिकोण काफी बेहतर था। पारंपरिक सूत्रों ने ऐसी गलतियाँ कीं जो कंप्यूटर मॉडल द्वारा की गई गलतियों से दो से चार गुना अधिक बड़ी थीं। यह सुझाव देता है कि इस विशिष्ट मिश्रण के लिए, अणुओं का जटिल नृत्य पुराने जमाने के समीकरणों के समझने के लिए बहुत जटिल है, लेकिन वास्तविक डेटा पर प्रशिक्षित एक कंप्यूटर इस पैटर्न को स्पष्ट रूप से देख सकता है।
अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि कौन से कारक सबसे अधिक महत्वपूर्ण हैं। कंप्यूटर ने सीखा कि दबाव प्रमुख बल है; जैसे-जैसे गैस को कसकर दबाया जाता है, इसका घनत्व तेजी से बढ़ता है। तापमान एक माध्यमिक भूमिका निभाता है, जिसमें गर्म गैस कम घनी हो जाती है, जबकि दोनों रसायनों का सटीक अनुपात एक छोटा, हालांकि मापने योग्य प्रभाव डालता है। शोधकर्ताओं ने सावधानीपूर्वक उल्लेख किया कि यह उच्च स्तर की सटीकता केवल परीक्षण किए गए तापमान और दबाव की विशिष्ट सीमा के भीतर ही लागू होती है। यह मॉडल कोई जादुई क्रिस्टल बॉल नहीं है जो हर जगह काम करता है; यह उन स्थितियों के लिए एक अत्यधिक सटीक उपकरण है जिन्हें इसने देखा है। हालांकि, उन सीमाओं के भीतर, यह प्रशीतन प्रणालियों को डिजाइन करने का एक शक्तिशाली नया तरीका प्रदान करता है। इन डेटा-संचालित मॉडलों का उपयोग करके, इंजीनियर अधिक चुस्त, अधिक कुशल और भविष्य के पर्यावरण के अनुकूल रेफ्रिजरेंट्स के लिए बेहतर ढंग से सुसज्जित मशीनें बना सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि जिस ठंडक पर हम भरोसा करते हैं वह पृथ्वी की कीमत पर न आए।
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