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New generation advanced phosphorus-containing flame retardants designed via machine learning and genetic algorithm

Projektbeschreibung

Bessere Flammschutzmittel durch maschinelles Lernen und genetische Algorithmen

Epoxidharz ist ein Polymer, das in der Bau-, Automobil- und Raumfahrtindustrie weit verbreitet ist. Aufgrund der hohen Entflammbarkeit werden häufig phosphorhaltige Flammschutzmittel (P-FR) eingesetzt, die eine hohe Flammschutzwirkung, geringe Toxizität und mehrere Wirkmechanismen aufweisen. Verschiedene P-FR mit ähnlichen chemischen Strukturen, aber unterschiedlicher chemischer Umgebung (z. B. Gruppenpositionen oder räumliche Konfiguration) können jedoch sehr unterschiedliche Flammschutzwirkung zeigen. Der Zusammenhang zwischen Struktur, Umgebung und funktionellen Eigenschaften ist nicht bekannt. Unterstützt über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen werden im Projekt FireDesign maschinelles Lernen und genetische Algorithmen eingesetzt, um das Wissen und Verständnis zu vertiefen und so das rationale Design neuer hocheffizienter P-FR zu ermöglichen.

Ziel

Polymeric materials show advantages of high performance and low cost and have been widely used in modern society. Epoxy resin (EP) as one of the most important polymers, has been widely employed in construction, automotive, and aerospace industries, etc. In Europe, EP market has exceeded 410.60 kilo tons per year. However, the intrinsic flammability of EP makes them potential hazards to human life and property. Due to environmental concerns, incorporating phosphorus-containing flame retardants (P-FRs) into EP has been approved as an efficient approach to improve their fire safety. However, customized target P-FRs design is still hindered due to limited known structures and mechanisms. For example, in EP, two P-FRs with similar chemical structures but different chemical surroundings showed more than 10 times difference in flame-retardant efficiency. Therefore, how to reveal the structure–property relationship of P-FRs and achieve new high-efficiency P-FRs design based on subtle differences in these chemical surroundings (such as group positions, spatial configuration, etc.) pose significant challenges. The overarching goal of the ambitious yet feasible project (FireDesign) is to design novel high-efficiency P-FRs using machine learning (ML) and genetic algorithms (GA). More specific objectives include: O1) to establish the linkage between chemical structure of P-FRs and their flame retardancy efficiency, and to predict target properties of flame-retardant EP by ML; O2) to design optimal P-FRs molecular structures by GA in tandem with ML-based predictive model; O3) to synthesize high-efficiency P-FRs according to the designed molecular structures. FireDesign is a typical multidisciplinary approach requiring complementary expertise from the host (flame-retardant design, fire chemistry, polymer processing) and the researcher (ML, data mining, and GA), contributing to the achievement of “The Materials 2030 roadmap”and“Green and Digital strategies” of EU policies.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

FUNDACION IMDEA MATERIALES
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 209 914,56
Adresse
CALLE ERIC KANDEL 2 PARQUE CIENTIFICO Y TECNOLOGICO TECNOGETAFE
28906 Getafe
Spanien

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Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
Mein Booklet 0 0