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题名人工智能驱动化学品创新设计的实践与展望
被引量：4
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作者
吴正浩
周天航
蓝兴英
徐春明
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机构
美国西北大学土木与环境工程系
西交利物浦大学化学系
中国石油大学(北京)碳中和未来技术学院
中国石油大学(北京)重质油国家重点实验室
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出处
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期3910-3916,共7页
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基金
国家自然科学基金创新群体项目(22021004)
国家自然科学基金青年基金(22308376)
+1 种基金
中国石油大学(北京)青年拔尖(20230080)
碳中和联合研究院(CNIF20230209)。
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文摘
改进化学品研发模式,缩短化学品从发现到应用的时间是化工行业中所有科学研究者和产业人员的最终目标。本文提出:化学品设计是一个涉及多组分、多尺度和多物理场的复杂过程,现有的实验研究模式难以深入高效地揭示相关的物理化学机制;因此,需要借助多尺度计算机模拟技术,从微观分子层面的化学结构出发,耦合多种模拟方法来预测宏观产品的性能;同时,随着计算机算力的提升,将基于物化机制的多尺度计算机模拟方法与数据驱动的人工智能相结合的研发模式,具有广阔的应用前景,例如基于高精度多尺度模拟数据训练的机器学习模型能够指数级地缩短化学品结构-性质的预测。尽管如此,由于广阔的分子结构空间和复杂的分子作用力关系,新型化学品研发面临着众多独特的挑战。如何借助人工智能提高现有模拟技术的准确性与速度,更好地理解和预测材料的性质和特点,并将人工智能引入材料设计算法,以实现更高效地探索和优化复杂的化工设计参数,使其更适应实际需求,是化学品设计研究的前沿方向。本文从多尺度模拟、材料设计框架和科学计算软件开发三个方面,分析讨论了人工智能驱动化学品创新设计的发展现状,阐述了人工智能技术在实现化学品设计创新途径中所起的重要作用,并对人工智能驱动在化学品设计的研究方向和发展目标进行了展望,以助力实现新型化学品的设计,为我国化工产业发展提供坚实的技术支撑。
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关键词
人工智能
化学品设计
计算机模拟
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Keywords
artificial intelligence
chemical products design
computer modeling
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分类号
TQ317
[化学工程—高聚物工业]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名2024年美国绿色化学挑战奖项目创新研究进展
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作者
程海涛
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机构
衡水学院
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出处
《现代化工》
CAS
北大核心
2025年第1期13-16,共4页
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文摘
对美国环保署(EPA)公布的2024年度美国绿色化学挑战奖(GCCA)获奖成果的创新与价值进行了分析与阐述。Merck&Co.Inc.公司被授予绿色合成路线奖(Greener Synthetic Pathways Award),其创新价值在于发明了一种新的“连续工艺”生产其PD-1疗法KEYTRUDA■(pembrolizumab)用药物。Pro-Farm Group被授予安全与可降解化学品设计奖,开发了一种具有天然杀虫作用的微生物农药RinoTec^(TM)。Viridis化学公司被授予小企业奖,开发了一种利用可再生原料催化合成乙酸乙酯的工艺流程。特拉华大学Dionisios G.Vlachos教授被授予学术奖(Academic Award),开发了利用可再生原料生产润滑油主要化学成分的新合成方法。PhoSul■研究团队被授予环境特别奖,开发了PhoSul®增强型磷矿肥料。
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关键词
GCCA
减排节能
安全与可降解化学品设计
2024年
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Keywords
Green Chemistry Challenge Awards
emission reduction and energy conservation
design of safer and degradable chemicals
the year 2024
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分类号
TQ-9
[化学工程]
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