Monitoraggio Predittivo dell'Adsorbimento di Lipidi su Matrici di Biochar: Un Approccio Basato su Pseudo-Spettri Raman e Autoencoder
Abstract
Il presente lavoro analizza la capacità del biochar di agire come adsorbente selettivo per sostanze organiche apolari, con particolare focus sull'interazione con i lipidi. Grazie alla sua natura lipofila e a una porosità multi-scala (macropori e micropori), il biochar è in grado di sequestrare grassi e oli attraverso meccanismi di diffusione intraparticolare e forze di Van der Waals. Per superare i limiti della caratterizzazione tradizionale di campioni "sporchi" provenienti da siti di bonifica, viene introdotta la metodologia dello pseudo-spettro Raman. Attraverso la sovrapposizione matematica del segnale del biochar puro (bande D e G) con le firme spettrali caratteristiche dei grassi (regione 2800-3000 cm^{-1} e picco dell’estere a 1740 cm^{-1}), è stato generato un dataset sintetico etichettato per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale. L'obiettivo è istruire un autoencoder a discriminare la matrice pura dal contaminante, trasformando il biochar in un sensore passivo capace di quantificare il proprio livello di saturazione in tempo reale.