Pristupačnost
U subotu 24. siječnja 2026. u sklopu kolegija Kemija okoliša studenti prijediplomskog studija Kemija te integriranog prijediplomskog i diplomskog studija Biologija i Kemija, modul nastavnički, posjetili su Nuklearnu elektranu Krško. Izuzetno zanimljivo predavanje studentima je održao Luka Cavaliere Lokas, univ. mag. phys., donedavno student fizike na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu u Zagrebu, a trenutno inženjer za nuklearno gorivo i jezgru reaktora u odjelu Inženjerstva Nuklearne elektrane Krško.
Znanstvenici Kemijskog odsjeka Predrag Novak, Tomica Hrenar i Tomislav Jednačak i bivši studenti Bruno Pinević i Tonka Gašparac u suradnji s Jelenom Parlov Vuković, Dubravkom Raljević, Ljiljanom Marinić Pajc i Lucijom Konjević iz INE i Vilkom Smrečkim s IRB-a objavili su rad pod naslovom Machine learning approach for predicting crude oil stability based on NMR spectroscopy u vrhunskom znanstvenom časopisu Fuel (IF= 6,6).
Stabilnost sirove nafte proučavana je kombinacijom metoda višesmjerne (multi-way) analize, machine learning multivarijatne linearne regresije i spektroskopije DOSY NMR. Istražen je potencijal ovog pristupa za identifikaciju i klasifikaciju uzoraka sirove nafte različitog podrijetla na temelju njihovog sastava, stabilnosti, gustoće i difuzijskih svojstava. Multivarijatna machine learning analiza primijenjena je za modeliranje stabilnosti u odnosu na spektre DOSY NMR i ostala mjerena svojstva, poput aromatičnosti, udjela alifatskih lanaca, API gustoće, udjela asfaltena i relativnih difuzivnosti. Izvrsne korelacije dobivene za tako kompleksne smjese pokazuju velik potencijal ovog modela za praktičnu primjenu.