近日，廣東工業(yè)大學(xué)輕工化工學(xué)院教授林曉清團(tuán)隊(duì)在國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目的資助下，在低共熔溶劑黏度智能預(yù)測(cè)研究方面取得重要進(jìn)展。相關(guān)成果發(fā)表于《美國(guó)化學(xué)工程師協(xié)會(huì)期刊》（AIChE Journal）。
低共熔溶劑作為“下一代綠色溶劑”，因合成簡(jiǎn)便、低毒可再生等優(yōu)勢(shì)，在分離、催化、電化學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。然而，其黏度特性作為制約工業(yè)應(yīng)用的核心參數(shù)，受分子組成、溫度等因素影響顯著，傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)測(cè)量與預(yù)測(cè)方法存在效率低、泛化性差等局限。
針對(duì)低共熔溶劑黏度預(yù)測(cè)的技術(shù)瓶頸，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性構(gòu)建了一種融合消息傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MPNN）、圖注意力機(jī)制（GAT）和多層感知機(jī)（MLP）的多尺度黏度預(yù)測(cè)框架。該模型以SMILES分子結(jié)構(gòu)及溫度等理化性質(zhì)為輸入，通過MPNN提取分子局部化學(xué)鍵相互作用特征，借助GAT聚焦氫鍵供體/受體等關(guān)鍵亞結(jié)構(gòu)生成全局分子表示，再結(jié)合預(yù)測(cè)密度等宏觀理化性質(zhì)，經(jīng)MLP非線性變換實(shí)現(xiàn)黏度值精準(zhǔn)輸出。
在5790個(gè)低共熔溶劑樣本數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證顯示，模型預(yù)測(cè)精度高達(dá)R2=0.9945、平均絕對(duì)相對(duì)偏差（AARD）僅2.69%，顯著優(yōu)于隨機(jī)森林（RF）、支持向量回歸（SVR）等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，且對(duì)極端黏度值（如高黏度樣本）表現(xiàn)出強(qiáng)適應(yīng)性，有效解決了新型低共熔溶劑黏度預(yù)測(cè)泛化能力不足的問題。
除高精度預(yù)測(cè)外，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步通過SHAP可解釋性分析，量化了分子能量、重原子分子量等關(guān)鍵特征對(duì)黏度的影響，為理性設(shè)計(jì)兼具特定黏度屬性與綠色特性的低共熔溶劑奠定了基礎(chǔ)。未來，團(tuán)隊(duì)計(jì)劃從優(yōu)化模型效率、拓展多性質(zhì)預(yù)測(cè)、構(gòu)建實(shí)驗(yàn)-計(jì)算閉環(huán)及開發(fā)友好界面等方向深化研究，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在綠色溶劑定向設(shè)計(jì)與工業(yè)應(yīng)用中的深度落地。
相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1002/aic.18924
本文鏈接：http://www.enbeike.cn/news-8-5397-0.html低共熔溶劑黏度智能預(yù)測(cè)研究獲重要進(jìn)展
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