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目錄

/CONTENT

01

/引言

02

/透過增材製造和線上監測實現的智慧物理系統

03

/人工智慧和線上監測的智慧網路系統

04

/未來前景和機遇

1。高度整合的系統

2。面向服務的端到端同步和自進化系統平臺

3。逆向設計

4。自動科學發現

05

/結論

編者按

本期推文主要編譯整理了 Xin YeeTai 等發表在 Energy and AI 的綜述《可持續化學和工藝的未來：人工智慧、資料和硬體的融合》（The future of sustainable chemistry and process： Convergence of artificial intelligence， data and hardware）。論述了在工業 4。0 的背景下，可持續的化學過程可能會成為一個智慧實驗室，將網路物理系統與先進的人工智慧和穩健的檢測技術連線起來。它還將建立一個閉環系統，包括合作和協調機器、自我決策系統、自主問題解決和學習系統。此外，還討論了閉環系統在可持續化學過程中的發展前景和關鍵挑戰

可再生能源發電和綠色合成的可持續化學是一個及時的研究課題，其願景是在不損害子孫後代的情況下滿足當前需求。在工業 4。0 時代，可持續化學和過程正經歷著從連續流系統到下一層級操作的劇烈轉變，例如透過將人工智慧、資料和硬體整合到網路物理系統中的協作和協調機器、自決策系統、自主和自動問題解算器。由於物理空間和網路空間之間缺乏融合，開環系統面臨著資料隔離、週期時間慢和資源管理不足等挑戰。

新興的研究致力於加速這些迴圈，透過增材製造、內建線上監測和人工智慧減少多步驟過程和實時表徵之間的時間。最終目標是同時提出可持續化學過程中的工藝配方、流程合成和分子表徵，每個步驟同時傳送和接收資料。這一過程被稱為“閉環”，它將潛在地建立一個具有高度整合系統的未來實驗室，並生成一個面向服務的平臺，用於端到端同步、自進化、反向分子設計和自動科學發現。該觀點提供了一種方法，分別透過人工智慧和增材製造，結合內建線上監測，分別理解網路和物理系統。此外，還討論了閉環系統在可持續化學過程中的發展前景和關鍵挑戰。

Notice

01 引言

可持續化學過程是一個科學概念，它尋求在不犧牲資源和環境的前提下滿足當前的需求。近年來，連續流化學的發展勢頭日益強勁，從基本的實驗室技術發展到實踐中複雜的多步驟工藝。與傳統的間歇系統相比，它具有攪拌快、傳熱快、反應時間控制有效、對有毒和高活性化學品實驗安全等優點。

此外，連續流化學可以更快地發現綠色化學產品和合成路線，大大減少了實驗室和工業規模的汙染物排放。連續流化學是實驗室裡的微型連續裝置。它被認為是可持續化學工藝從科學研究向工程生產規模化發展的墊腳石。以層流為基礎的燃料電池是可持續化學過程的一個顯著例子，它利用液體燃料作為可持續資源，在微通道中持續產生能量，併產生水作為副產品，而不會對環境產生負面影響。

此外，太陽能是一種巨大的、可靠的、實際上用之不竭的能源，具有均勻的輻照，可以很容易地與連續流反應器整合在一起，在流太陽能電池中產生化學能和電能，如產生單重態氧和去除水中的有毒成分。可持續化學過程的概念也體現在碳捕獲和利用上，即以微膠囊或微流體裝置的形式持續捕獲溫室氣體，然後轉化為綠色合成產品。

第四次工業革命，又稱工業 4。0，正在形成一種演變，其影響已遍及各個行業，尤其是製造業。在工業 4。0 的背景下，可持續的化學過程可能會成為一個智慧實驗室，將網路物理系統與先進的人工智慧和穩健的檢測技術連線起來。它還將建立一個閉環系統，包括合作和協調機器，自我決策系統，自主問題解決和學 習系統。

可持續化學過程的智慧實驗室的目標是透過適應“即插即用”的原則，以儘可能快的速度完全靈活的生產。魯棒的感測技術可以靈活地嵌入到多步反應和分離過程中進行實時監測。因此，3D 列印提供了最佳的解決方案，因為其靈活和可定製的獨特屬性，使“即插即用”的原則快速實現。此外，在智慧實驗室中採用資料驅動策略，可以提高靈活性和智慧製造水平。這一策略在很大程度上取決於資料的質量和數量，這可以透過利用先進的感測技術透過內建線上監測過程來保證。

此外，智慧實驗室也被稱為“黑暗實驗室”、“熄燈實驗室”或“無人實驗室”，不需要人力。

［來源：曼森生物影片號］ 曼森無人化實驗室檢測全流程自動化，實現檢測全流程黑燈作業

它運用人工智慧實踐預測、自動化和自主、自行為和自決策的方法，在可持續化工過程中進行智慧控制、排程、設計、過程控制質量和維護。例如，巴斯夫正在實施工業 4。0，將 3D 列印應用於現場設施、連線系統以及用於過程管理和控制以及虛擬工廠除錯的先進預測和分析模型。施耐德電氣採用了 3D 列印、先進的人工智慧和先進的感測器，使生產率提高了 2-7%，能源利用率提高了 30%，運營成本降低了 50%。將增材製造、先進 AI 和魯棒感測器應用於工業規模工藝，在提高工藝效率、能源利用率和成本效益方面顯示出顯著的勢頭。

如前所述，AI、資料和硬體是智慧實驗室的基礎模組。人工智慧是對人類智慧的一種模擬，它被程式設計在機器中，使它們能夠像“科學家”一樣思考和行動，比如學習和解決問題。在可持續化工過程中，神經網路、機器學習和遺傳演算法等人工智慧演算法是監測、最佳化和控制中常見的資料驅動方法。

因此，將先進的感測技術嵌入到多步驟過程中進行線上監測，可以保證資料的質量和數量，這是資料驅動方法的主要關注點。透過內建線上方法，可以獲得化學過程的實時資料，如反應物使用量、產品收率以及操作條件，如 pH、溫度和壓力，這些都是離線分析技術無法獲得的。線上方法直接測量工藝流程，不需要去除或轉移樣品，而線上方法自動分析樣品材料，不需要分配工藝。將先進的感測技術整合到反應室需要靈活的硬體設計，這可以透過增材製造（AM）方便。

AM 也被稱為 3D 列印，是一種綠色製造技術，從數字輸入建立三維物理輸出，而不需要傳統的工具。該定製工具為需要定製、靈活性和設計複雜性的應用程式提供了優勢。AM 在燃料電池、流動化學等能源產生裝置中的應用也得到了廣泛的討論。除此之外，人們還非常希望將人工智慧、資料和硬體結合到實驗室規模的研究中，以簡化之後的升級過程。到目前為止，許多工作已經分別討論了智慧工廠的網路和物理系統。網路系統指的是人工智慧和資料的融合，資料透過先進的感知技術產生，並被人工智慧演算法用於執行任務，如在雲空間的自我最佳化和預測。

相比之下，物理系統描述了智慧實驗室的硬體，如多步反應器、分離器和檢測技術，它們可以透過 AM 技術實現物理整合，用於內建線上監測。在這樣的網路和物理系 統中，如果沒有 AM，網路系統的魯棒性將受到低自定義能力與強大的檢測技術 連線的阻礙，從而導致構建可靠模型的高質量資料的丟失。另一方面，如果沒有 人工智慧，物理系統將只能執行實時監控，而沒有智慧反饋和控制，限制了物理 系統的可擴充套件性和功能。因此，人工智慧、資料和硬體的融合可以實現智慧可持 續化學的物理和虛擬意義。

Notice

02 透過增材製造和線上監測實現的智慧物理系統

這裡的物理系統指的是用於反應器、分離器和先進檢測等可持續化學過程的智慧實驗室的硬體。由於對實時資訊的需求，有必要透過增材製造將它們整合到外殼和套管中，以便進行內建線上監測。

AM 可以減少生產整合先進檢測的定製反應室的週期時間。這種無與倫比的方法可以鼓勵研究人員執行一種更迭代的方法，在現有的硬體中嵌入特定的幾何形狀。因此，可以根據工藝的要求，立即修改設計。

此外，它還可以避免有價值但壽命較短的中間體檢測的損失。目前，各種檢測技術，如溫度監測、光譜學和成像，已透過 3D 列印用於線上監測在可持續化學應用中得到了報道。例如，Monaghan 透過超聲波新增劑製造（UAM）開發了多材料結構光譜學，將纖維藥物嵌入金屬微反應器中，用於 B維生素煙醯胺和熒光素的現場監測，如圖 1 A 所示。

透過啟用 AM 的現場監測，研究人員可以從反應物的使用中獲得實時資料，而使用離線分析技術無法看到產品形成和中間體生成。Maier 等人透過選擇性鐳射熔化（SLM）開發了帶有線上氧感測器的不鏽鋼反應器。這被證明是研究格氏試劑在流動中氧化的一種有前途的方法。

這兩項工作都表明了 AM 技術在製造高度複雜的金屬器件方面的穩健性，這些器件適用於可持續化學過程中的高溫高壓應用，同時在更自由的設計中保持高精度的測量。在空氣汙染監測的另一個應用中，熔融燈絲製造（FFF）用於製造帶有嵌入式半導體空氣質量感測器的光催化氣相反應器，該感測器測量電阻變化。這種 3D 列印氣體感測器採用廉價的方法制造，並配有現成的元件，如光催化過濾器和模數轉換器。採用 AM 技術還可以安裝更強大的檢測單元，並改進系統性能評估。例如，在燃料電池系統中，電流密度和功率密度是評估效能的標準實時資訊。採用熔融沉積模型（FDM）在高溫聚合物電解質燃料電池上嵌入電子順磁共振（ERP）光譜，用於陰極電導率測量。

Polyjet 技術提供了一種快速且經濟高效的方法，當使用商業 X 射線計算機斷層掃描器提供的低強度 X 射線進行水分佈視覺化（圖 1 B）時，設計足夠小的夾具，以實現良好的信噪比，否則很難透過常規機加工製造。這項工作突出了使用魯棒感測器實時監測層流燃料電池的機會。Menzel 等人透過 FDM 提出了一個 3D 列印化學合成系統，包括反應器、分離器、壓力調節器和泵，如圖1 C所示，該系統為多步化學合成建立了一個完整的連續流系統。 在低成本 3D 列印技術上對耐高溫和耐化學腐蝕的聚合物（如聚醚醚酮）進行 3D 列印，為可持續化學過程中的高溫和腐蝕應用創造了機會。

圖 1 （A）UAM 池光譜測量示意圖，其特徵是垂直於微流控通道嵌入塗層光纖，用於分析熒光素溶液 （B）具有三維列印池支架和流場夾具的 X 射線計算機斷層掃描系統內的視覺化設定 （C）使用三維列印反應器、泵、BPR 和膜分離器

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未完待續

參考文獻：Xin Yee Tai， Hao Zhang ， Zhiqiang Niu， et al。 The future of sustainable chemistry and process：Convergrnce of artificial intelligence，date and hardware。 Energy and AI 2 （2020） 100036

由於篇幅受限，關於上述生物反應器具體引數詳見公眾號右下角底部選單欄→補充資料，自動跳轉獲取

Mediacenter Editor | 曼森編輯

文章來源：本文由中科院上海生命科學資訊中心與曼森生物合作供稿

排版校對：劉娟娟編輯

內容稽核：郝玉有博士

END

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