SFE-O: un’ontologia per l’IA basata sulla conoscenza nell’estrazione e nel frazionamento della biomassa con CO$_2$ supercritica

Abstract degli autori

L’estrazione con CO$_2$ supercritica (CO$_2$-SFE) offre una via sostenibile per recuperare composti di alto valore dalla biomassa, limitando l’uso dei solventi organici convenzionali. La sua progettazione e interpretazione richiedono però conoscenze eterogenee sulle proprietà della biomassa, sulle condizioni operative, sul trasferimento di massa e sul frazionamento dei prodotti, generalmente sparse tra rapporti tecnici, modelli ingegneristici, banche dati esterne e pratica degli esperti. Questo studio presenta SFE-O, un’ontologia modulare in Web Ontology Language (OWL 2) per l’estrazione della biomassa con CO$_2$ supercritica. È strutturata attorno alle dimensioni interconnesse di Biomassa, Processo e Prodotto e comprende rappresentazioni esplicite della topologia del processo, della provenienza dei parametri, dei fenomeni di trasferimento di massa esterno e interno e dei meccanismi di estrazione a velocità costante (Constant Extraction Rate, CER) e a velocità decrescente (Falling Extraction Rate, FER). Le dipendenze computazionali tra le grandezze del processo sono rappresentate esplicitamente, senza incorporare nell’ontologia la risoluzione numerica, così che i parametri di input, misurati, calcolati, reperiti da fonti esterne e stimati mediante adattamento restino tracciabili. SFE-O riutilizza risorse semantiche consolidate (ChEBI, QUDT, OWL-Time, PROV-O) ed è valutata attraverso un esempio applicativo che istanzia un lotto reale di estrazione su scala pilota, una verifica della coerenza basata su un motore di inferenza e una query SPARQL relativa a una domanda di competenza. Il modello di conoscenza risultante fornisce una base utilizzabile dalle macchine per interrogare, verificare la coerenza e spiegare i meccanismi dei processi SFE. Stabilisce inoltre un livello di conoscenza che potrebbe supportare in futuro il ragionamento dell’IA basato sull’ontologia: una direzione che questo studio motiva, ma non valuta.