用机器学习和高通量技术进行分离过程的溶剂选
Justin P Edaugal1, Difan Zhang2, Dupeng Liu1
1Advanced Biofuels and Bioproducts Process Development Unit, Biological Systems and Engineering Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Emeryville, California 94608, United States.
人工智能 (AI) 加快了绿色溶剂的发现,比如离子液体 (IL) 和深溶剂 (DES). 机器学习模型和自动化平台是预测性能和设计可持续化学过程的关键.
科学领域:
- 绿色化学 绿色化学
- 计算化学的计算化学
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
背景情况:
- 化学工业正在向可持续实践过渡,需要取代传统的化石衍生溶剂.
- 离子液体 (ILs) 和深溶剂 (DESs) 正在成为有希望的环保替代品.
- 人工智能 (AI) 在开发新型溶剂和绿色化学过程方面越来越重要.
研究的目的:
- 审查人工智能辅助溶剂查的最新进展.
- 专注于机器学习 (ML) 模型,用于预测物理化学性质和设计分离过程.
- 为突出自动化高通量 (HT) 平台用于溶剂选的进展.
主要方法:
- 关于AI应用在溶剂发现和设计中的最新文献的审查.
- 对用于物理化学性质预测的机器学习模型的分析.
- 对IL和DES的自动化高通量选平台的检查.
主要成果:
- 人工智能,特别是机器学习,显著提高了溶剂性质的预测和分离过程的设计.
- 自动化HT平台正在加速新型绿色溶剂的选和识别.
- 将ML与HT战略集成为绿色溶剂设计提供了一种强大的方法.
结论:
- 人工智能驱动的溶剂选对于推进可持续化学实践至关重要.
- 机器学习模型和自动化HT平台是发现和优化绿色溶剂的重要工具.
- 在ML驱动的HT策略的进一步发展将塑造化学和分离过程的未来.
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