Esta investigación propone un enfoque innovador para mejorar la eficiencia de la mineralización de CO2 mediante la optimización adaptativa de catalizadores impulsada por aprendizaje de refuerzo bayesiano. A diferencia de los métodos tradicionales que usan catalizadores estáticos, el sistema adapta dinámicamente la composición del catalizador en función de datos experimentales en tiempo real, potenciando de forma notable la captura y el almacenamiento de carbono y ofreciendo una alternativa escalable y económicamente viable para el mercado global de captura de carbono.

Antecedentes y definición del problema: El dióxido de carbono es uno de los principales motores del cambio climático y exige estrategias de mitigación urgentes y escalables. La mineralización de CO2, que transforma CO2 en carbonatos estables, es una solución de almacenamiento a largo plazo, pero las reacciones suelen ser lentas y requieren condiciones energéticas elevadas que limitan su viabilidad económica. La eficiencia depende en gran medida del catalizador y los métodos tradicionales de descubrimiento son costosos y lentos porque se basan en pruebas por ensayo y error. Este trabajo automatiza y acelera ese proceso aplicando aprendizaje de refuerzo bayesiano para ajustar la composición del catalizador y maximizar la conversión de CO2.

Solución propuesta: optimización adaptativa de catalizadores con aprendizaje de refuerzo bayesiano. El sistema opera en un ciclo cerrado de aprendizaje y adaptación continua. Sus componentes principales son un plataforma de experimentación automatizada, un modelo bayesiano que representa rendimiento y su incertidumbre, y un agente de aprendizaje de refuerzo que decide las siguientes formulaciones a probar, equilibrando exploración y explotación.

Plataforma de experimentación automatizada: reactor a medida con control preciso de temperatura y presión, mezcla y dosificación automáticas de catalizadores y monitorización continua de CO2 y pH. Modelo bayesiano: proceso gaussiano que relaciona la composición del catalizador con la velocidad de mineralización y permite cuantificar incertidumbres; se emplea una función kernel tipo RBF y optimización de hiperparámetros por máxima verosimilitud. Agente de refuerzo: un agente DQN aprende una política para seleccionar nuevas composiciones de catalizador usando como recompensa la tasa prevista de mineralización; se incorpora replay buffer y estrategia epsilon greedy. Bucle de retroalimentación: los resultados experimentales actualizan el modelo bayesiano y orientan las decisiones del agente.

Metodología experimental y análisis de datos: Variables de composición del catalizador: tres variables continuas que definen la formulación: proporción de óxido de magnesio MgO, proporción de hidróxido de calcio Ca(OH)2 y concentración de un elemento activador como óxido de zinc ZnO en un rango bajo. Condiciones experimentales: reacciones a 150 grados Celsius y 5 bar de CO2 en un reactor cerrado con concentración inicial de CO2 del 5 por ciento. La tasa de mineralización se mide a partir del cambio de pH en el tiempo. Adquisición y preprocesado: registros de pH cada 15 minutos durante 24 horas; la tasa de mineralización se calcula como la pendiente de la curva pH frente a tiempo y se normaliza entre 0 y 1 para facilitar el modelado bayesiano.

Entrenamiento del modelo bayesiano: el proceso gaussiano se entrena con los datos experimentales para predecir la tasa de mineralización en diferentes composiciones; se selecciona un kernel RBF y se optimizan sus hiperparámetros por máxima verosimilitud. Aprendizaje de refuerzo: el agente toma decisiones basadas en las predicciones del GP, usando la tasa prevista como recompensa. La estrategia de entrenamiento incluye buffer de repetición y exploración controlada con epsilon decreciente.

Métricas de evaluación: rendimiento de optimización medido por propiedades de relleno del espacio experimental, tiempo de convergencia para evaluar la rapidez en encontrar formulaciones eficientes y precisión predictiva para valorar la capacidad de generalización a nuevas condiciones de mezcla de gases.

Formulación matemática resumida: el proceso gaussiano se expresa como una función f de la composición con media y covarianza definidas por el kernel; la actualización del agente DQN sigue la regla clásica de aprendizaje Q que combina la recompensa inmediata con la estimación del valor futuro. La cinética se modela de forma aproximada mediante Rate igual a k por concentración de CO2 por concentración de MgO por concentración de Ca(OH)2 por exp negativo de Ea sobre RT, resaltando la dependencia de la temperatura y la energía de activación.

Resultados esperados y escalabilidad: se proyecta una mejora de entre veinte y treinta por ciento en la eficiencia de mineralización respecto a catalizadores convencionales, lo que reduciría consumo energético y costes asociados a CCUS. A corto plazo en uno o dos años se demostrará el concepto a escala de laboratorio; a medio plazo en tres a cinco años se desarrollará una planta piloto que valide el sistema con gases flue de la industria real y se adaptará el modelo a variaciones en la composición gaseosa; a largo plazo en cinco a diez años la solución podrá integrarse en instalaciones industriales para optimización continua y autónoma de catalizadores en operaciones de captura y almacenamiento de carbono.

Verificación técnica y robustez: la validez del modelo bayesiano se verifica comparando predicciones y resultados experimentales a lo largo del proceso de optimización. El aprendizaje del agente se monitoriza mediante la evolución de los valores Q y la mejora continua en las tasas de mineralización. La robustez operativa se prueba mediante simulaciones con pequeñas fluctuaciones de parámetros para garantizar estabilidad y convergencia a pesar de perturbaciones.

Contribución y ventajas: el avance clave es pasar de un enfoque estático de formulaciones a un sistema adaptativo que optimiza en tiempo real. Esto permite responder a impurezas o cambios en el flujo de CO2 ajustando automáticamente proporciones de MgO, Ca(OH)2 o activadores como ZnO. La integración de un modelo probabilista con un agente de refuerzo crea un ciclo de mejora continua que acelera el descubrimiento y la optimización de catalizadores, reduciendo tiempo y coste de experimentación.

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Conclusión: la optimización adaptativa de catalizadores mediante aprendizaje de refuerzo bayesiano ofrece una vía prometedora para mejorar la mineralización de CO2 de manera escalable y económicamente competitiva. La combinación de experimentación automatizada, modelado probabilista y políticas de aprendizaje permite acelerar la identificación de formulaciones eficientes y su adaptación a condiciones reales de operación. Q2BSTUDIO integra experiencia en software a medida, inteligencia artificial, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad, agentes IA y power bi para apoyar la implementación práctica de soluciones como esta y avanzar hacia una economía neto cero mediante tecnologías CCUS más efectivas.

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