近期發(fā)表于英國皇家化學(xué)學(xué)會(huì )(Royal Society of Chemistry)旗下《Catalysis Science & Technology》期刊的綜述《Digitalisation of catalytic processes for sustainable production of biobased chemicals and exploration of wider chemical space》指出，氣候危機迫切需要找到減少石油資源使用的解決方案，例如開(kāi)發(fā)替代化學(xué)品和燃料，并以木質(zhì)纖維素催化轉化為增值化學(xué)品作為案例研究，強調了數字技術(shù)的關(guān)鍵作用，包括改進(jìn)數據集成、工藝優(yōu)化和催化劑設計、合成和表征中的系統級決策。文中展現了數字技術(shù)在生物質(zhì)催化轉化中的多方面應用，同時(shí)也凸顯了流動(dòng)化學(xué)技術(shù)的巨大優(yōu)勢。論文由利物浦大學(xué)的 Firdaus Parveen 和 Anna G. Slater 共同撰寫(xiě)。
木質(zhì)纖維素生物質(zhì)是一種用于生產(chǎn)化學(xué)品和燃料的可持續原料，無(wú)需占用農業(yè)用地，通過(guò)光合作用從二氧化碳中產(chǎn)生，在自然界中儲量豐富，每年產(chǎn)量超過(guò) 1700 億噸。然而，現有的木質(zhì)纖維素生物質(zhì)中，僅有 5% 被用于生產(chǎn)化學(xué)品和燃料，其余 95% 都被當作廢棄物處理。木質(zhì)纖維素生物質(zhì)的復雜性質(zhì)和多樣功能，使其轉化為商品化產(chǎn)品的過(guò)程既具有挑戰性又耗時(shí)，從而限制了它的應用。
為了解決這些挑戰，并實(shí)現從生物質(zhì)中可持續、高效地生產(chǎn)化學(xué)品，需要采用綜合方法，包括：a)計算建模；b)數據驅動(dòng)的催化劑設計；c)利用人工智能(AI)和機器學(xué)習(ML)工具進(jìn)行工藝優(yōu)化；d)合成技術(shù)，如高通量實(shí)驗和流動(dòng)自?xún)?yōu)化系統，以高效探索化學(xué)空間。數字技術(shù)與流動(dòng)化學(xué)的結合，有望為這一難題提供新的解決方案。
在數字催化的數據框架方面，文章強調數據標準化和遵循 FAIR 原則，搭建合適的數據存儲架構；數據驅動(dòng)的催化劑設計與優(yōu)化中，通過(guò)催化劑信息學(xué)和數據本體，利用數據科學(xué)技術(shù)設計新型催化劑。
在數據驅動(dòng)的催化過(guò)程優(yōu)化以及生物質(zhì)衍生分子的化學(xué)空間探索上，流動(dòng)化學(xué)發(fā)揮著(zhù)重要的作用。流動(dòng)化學(xué)增強了對流速、溫度和壓力等參數的精確控制，憑借反應器微型化、高熱傳遞速率和質(zhì)量傳遞速率的特性，極大地提高了過(guò)程效率和可持續性。通過(guò)與下游處理集成，它能夠實(shí)現原位過(guò)程監測。將 AI/ML 與流動(dòng)技術(shù)相結合，可實(shí)時(shí)自動(dòng)調整反應條件，如溫度、壓力、流速和試劑濃度，實(shí)現流動(dòng)優(yōu)化，這對于提高產(chǎn)率和選擇性、減少浪費意義重大。同時(shí)，結合 AI/ML 與高通量實(shí)驗等，借助流動(dòng)化學(xué)，實(shí)現了對反應條件的精準把控和過(guò)程優(yōu)化，也有助于探索生物質(zhì)衍生分子的化學(xué)空間，實(shí)現新分子的發(fā)現。目前，流動(dòng)化學(xué)已應用于將生物衍生化學(xué)品轉化為商品化產(chǎn)品如生物基碳酸甘油酯、縮水甘油的生產(chǎn)，展現出良好的應用潛力。
總而言之，該綜述揭示了數字催化在生物質(zhì)轉化領(lǐng)域的關(guān)鍵作用，流動(dòng)化學(xué)作為其中重要一環(huán)，通過(guò)與數字技術(shù)的深度融合，在構建數據框架、驅動(dòng)催化劑設計與優(yōu)化以及催化過(guò)程優(yōu)化中，為解決生物質(zhì)轉化難題提供了完整的數字化解決方案，推動(dòng)生物質(zhì)在未來(lái)能源和化工領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，助力實(shí)現可持續發(fā)展。
PART.01/ 論文摘要
全球變暖和石油資源枯竭問(wèn)題亟待人們的密切關(guān)注，加速相關(guān)進(jìn)展迫在眉睫。在這些努力中，可以利用數字化方法，例如探索石化產(chǎn)品的有效替代品，或者高效識別性能更優(yōu)的分子。木質(zhì)纖維素生物質(zhì)就是一種具有潛力的替代品，它是一種可持續的原料，可用于生產(chǎn)化學(xué)品和燃料，且不會(huì )與基本糧食供應產(chǎn)生競爭。然而，木質(zhì)纖維素生物質(zhì)本身結構復雜，其轉化過(guò)程中還存在技術(shù)難題，這些都構成了重大障礙，需要采用數據驅動(dòng)的方法來(lái)解決。文中以木質(zhì)纖維素催化轉化為高附加值化學(xué)品為例，強調數字技術(shù)的關(guān)鍵作用，這包括在催化劑設計、合成和表征過(guò)程中，改進(jìn)數據整合、優(yōu)化工藝以及進(jìn)行系統級決策。數據驅動(dòng)方法與技術(shù)相輔相成：機器學(xué)習(ML)和人工智能(AI)的融合能夠實(shí)現高效的分子設計與優(yōu)化；將 ML/AI 與流動(dòng)化學(xué)以及高通量合成技術(shù)相結合，則可以提高可擴展性和可持續性。這些創(chuàng )新共同助力化學(xué)工業(yè)更具韌性和可持續性，降低對化石燃料的依賴(lài)，并減輕對環(huán)境的影響。
PART.02/ 催化過(guò)程優(yōu)化
催化劑只是其中一部分，在任何催化過(guò)程中，過(guò)程優(yōu)化都至關(guān)重要。對于生物基分子的催化轉化而言，由于生物質(zhì)結構復雜，這一過(guò)程尤其具有挑戰性。因此，除了尋找高活性、高選擇性、經(jīng)濟高效且可持續的催化劑外，還應致力于使過(guò)程優(yōu)化更快、更具選擇性且成本效益更高?？梢圆捎脭祿寗?dòng)和基于ML/AI的方法，并結合高通量實(shí)驗、流動(dòng)技術(shù)和實(shí)時(shí)分析，通過(guò)促進(jìn)快速決策和支持合成方法來(lái)提高過(guò)程性能。這有助于將實(shí)驗室規模的研究轉化為工業(yè)規模的生產(chǎn)，推動(dòng)向生物質(zhì)基經(jīng)濟的轉型。盡管ML/AI與高通量、流動(dòng)和實(shí)時(shí)分析已在藥物化學(xué)以及催化領(lǐng)域得到應用，但在生物基轉化方面的應用實(shí)例卻很少。
Eyke等人強調了ML與高通量技術(shù)協(xié)同作用對快速探索化學(xué)空間和優(yōu)化的重要性，通過(guò)實(shí)驗和分析數據在反饋回路中迭代改進(jìn)ML算法的性能。他們建議將傳統的統計方法(如實(shí)驗設計(DoE))與ML模型相結合，以利用兩種方法的優(yōu)勢，在高維化學(xué)反應空間中實(shí)現最佳實(shí)驗設計。為了降低過(guò)程維度的成本，可以采用主成分分析(PCA)等降維算法。貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可用于構建概率代理模型，而“傳統”算法(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(NN)和隨機森林(RF))可作為代理模型來(lái)描述和探索需要優(yōu)化多個(gè)參數時(shí)產(chǎn)生的高維空間。
選擇節省時(shí)間和資源的優(yōu)化方法可能具有挑戰性，但在催化領(lǐng)域的應用實(shí)例讓人有充分理由去嘗試。Install等人最近將統計DoE方法與高通量平臺相結合，優(yōu)化溶劑組成，以實(shí)現SnCl4·5H2O催化葡萄糖轉化為乳酸甲酯的最大轉化率。通過(guò)這種策略，僅進(jìn)行了58次實(shí)驗就確定了最佳反應條件(在甲醇中加入7.5%的水，產(chǎn)率可達75.9%)。
Yang等人采用機器學(xué)習框架進(jìn)行催化劑篩選和過(guò)程優(yōu)化，用于CO2間接加氫制甲醇和乙二醇。最初，基于催化劑描述符(即制備條件、操作參數和進(jìn)料條件)的數據集通過(guò)PCA進(jìn)行分析，然后通過(guò)添加更多催化劑描述符數據集進(jìn)一步改進(jìn)。在試驗的三種機器學(xué)習模型(RF、NN和SVR)中，經(jīng)過(guò)對每個(gè)模型的超參數進(jìn)行優(yōu)化(以最小均方誤差(MSE)、平均絕對誤差(MAE)和最高決定系數(R2為指標)，發(fā)現具有兩個(gè)隱藏神經(jīng)層的NN預測準確率最高。通過(guò)特征工程去除模型中的冗余特征，在最小化數據損失的同時(shí)提高了模型的預測準確率。利用Shapley加性解釋(SHAP)對改進(jìn)后的機器學(xué)習模型進(jìn)行解釋?zhuān)㈩A測空速和氫酯比是影響轉化率和產(chǎn)物產(chǎn)率的最重要因素。使用帶有遺傳算法的ML模型來(lái)最大化CO2間接加氫系統的產(chǎn)物產(chǎn)率，結果表明xMoOx-Cu/SiO2是與其他催化系統相比催化活性最佳的候選催化劑。不過(guò)，在將其應用于工業(yè)之前，實(shí)驗驗證少不了。Liu等人在生物質(zhì)衍生的乙酰丙酸加氫制γ-戊內酯的研究中也采用了類(lèi)似的方法。通過(guò)ML模型分析和SHAP預測，溫度是乙酰丙酸加氫反應的重要因素，而多目標優(yōu)化的遺傳算法確定Ru/N@CNTs是有前景的催化劑。
Wang等人利用已發(fā)表文獻中的584個(gè)數據點(diǎn)構建數據庫，訓練了一個(gè)ML模型，用于預測和優(yōu)化生物質(zhì)焦油的催化蒸汽重整過(guò)程。RF算法預測反應溫度是影響焦油主要成分甲苯轉化率的最重要因素，其次是載體、添加劑、Ni負載量和煅燒溫度。使用負載在γ-Al2O3上的Ni-Co作為催化劑進(jìn)行實(shí)驗驗證，發(fā)現預測結果與實(shí)驗數據吻合良好。催化過(guò)程中關(guān)鍵參數的最佳范圍為：反應溫度600-700°C，Ni負載量5-15 wt%，煅燒溫度500-650°C，在該條件下甲苯轉化率最高。此外，他們強調了合適的載體和添加劑的重要性，它們可以提供更多活性位點(diǎn)并促進(jìn)Ni的分散，從而顯著(zhù)提高催化性能，提升催化劑的活性和穩定性。
可重復的過(guò)程控制，如對混合、溫度曲線(xiàn)、添加速率等進(jìn)行可靠的維護和數據記錄，與催化劑合成和配方的可重復性同樣重要；兩者都是有意義的優(yōu)化的基礎。在這方面，數字化和工業(yè)4.0有望顯著(zhù)改變化學(xué)品和材料的發(fā)現與開(kāi)發(fā)。通過(guò)整合流動(dòng)合成、自動(dòng)化、分析和實(shí)時(shí)反應控制等多種技術(shù)，該行業(yè)正朝著(zhù)高效、數據驅動(dòng)的發(fā)現和合成協(xié)議邁進(jìn)。
流動(dòng)化學(xué)增強了對流速、溫度和壓力等參數的控制，通過(guò)減少浪費提高了過(guò)程效率和可持續性。此外，流動(dòng)化學(xué)支持與下游處理集成，并能夠通過(guò)捕獲大量過(guò)程和產(chǎn)品數據進(jìn)行原位過(guò)程監測。Kaisin等人報告了將生物質(zhì)衍生化學(xué)品轉化為藥物成分在化學(xué)、過(guò)程、供應鏈和監管方面面臨的挑戰。他們強調了流動(dòng)化學(xué)在以更安全、可擴展的方式合成化學(xué)品方面的優(yōu)勢，同時(shí)還能減少環(huán)境影響并提高過(guò)程效率。結合下游的過(guò)程分析技術(shù)(PAT)可以提供實(shí)時(shí)數據，并在生產(chǎn)過(guò)程中控制產(chǎn)品質(zhì)量。然而，生物質(zhì)來(lái)源的雜質(zhì)分布多樣及其產(chǎn)生的副產(chǎn)物仍然是一個(gè)主要問(wèn)題。
流動(dòng)化學(xué)也被用于將生物衍生化學(xué)品轉化為商品化產(chǎn)品。Muzyka等人采用流動(dòng)過(guò)程大規模生產(chǎn)生物基碳酸甘油酯，時(shí)空產(chǎn)率達到2.7 kg·h-1·L-1，環(huán)境因子(E因子)低至4.7。Sivo等人開(kāi)發(fā)并優(yōu)化了一種從甘油制備縮水甘油的連續流動(dòng)過(guò)程，解決了反應時(shí)間長(cháng)、條件苛刻和中間體不穩定等問(wèn)題。與間歇法相比，優(yōu)化后的過(guò)程產(chǎn)率更高，反應質(zhì)量強度更好，可持續性更強。進(jìn)一步的探索實(shí)現了縮水甘油衍生物的集成制備，展示了氨解、聚合和甲苯磺?；磻姆桨?，突出了連續流動(dòng)方法的可擴展性和多功能性。技術(shù)經(jīng)濟和生命周期評估證實(shí)了其在成本、效率和環(huán)境影響方面的優(yōu)勢。
連續流動(dòng)已在多項研究中用于將生物質(zhì)衍生的甘油升級為精細化學(xué)品和藥物。然而，在連續流動(dòng)條件下將其他平臺化學(xué)品升級為高附加值化學(xué)品和燃料的路線(xiàn)仍然很少，相關(guān)的多相催化劑研究也有限。
利用下游PAT工具和ML算法進(jìn)行流動(dòng)優(yōu)化，可以實(shí)時(shí)自動(dòng)調整反應條件，如溫度、壓力、流速和試劑濃度。這種自?xún)?yōu)化合成平臺最大限度地減少了人為干預，能夠加速確定最佳反應參數，提高產(chǎn)率和選擇性，并減少浪費。在有機分子、藥物和納米顆粒的自動(dòng)化合成方面已有諸多實(shí)例，實(shí)現了具有所需特性的分子的選擇性、經(jīng)濟高效且可擴展的合成。
最近，開(kāi)發(fā)出了一種結合主動(dòng)機器學(xué)習和“人在回路”的混合工作流程，用于生成信息豐富的數據集。Kuddusi等人采用這種方法評估負載在A(yíng)l2O3上的Ni基和Co基催化劑對CO2熱催化轉化為CH4的性能。研究人員在超過(guò)5000萬(wàn)個(gè)潛在實(shí)驗的設計空間內進(jìn)行了48次催化活性測試，使用自動(dòng)化反應器系統確保反應條件可控。關(guān)鍵實(shí)驗變量包括溫度、壓力、催化劑組成以及合成條件(如煅燒和還原溫度)。該數據集訓練了三種回歸算法——高斯過(guò)程、RF和極端梯度提升，以預測CO2轉化率、甲烷選擇性和甲烷時(shí)空產(chǎn)率。特征重要性分析突出了溫度、Ni負載量和煅燒溫度是影響催化劑活性的關(guān)鍵因素。實(shí)驗驗證確定了最佳煅燒溫度范圍(673 - 723K)，超過(guò)該范圍，由于材料結構變化，催化劑活性會(huì )降低。該研究展示了將主動(dòng)機器學(xué)習與實(shí)驗工作流程相結合優(yōu)化化學(xué)反應的潛力，并表明該方法在具有不同設計空間的其他反應中具有廣泛的適用性。
PART.03/ 生物質(zhì)衍生分子的化學(xué)空間探索
當數據集被嚴格記錄時(shí)，從催化反應中發(fā)現和探索新的化學(xué)產(chǎn)品就與催化劑和過(guò)程優(yōu)化緊密結合。AI和ML工具可以通過(guò)處理多維輸入和輸出關(guān)系，如從所需屬性出發(fā)設計新型生物質(zhì)衍生的石化產(chǎn)品替代品。ML算法可以分析大量生物質(zhì)衍生化合物的數據集，預測它們的性質(zhì)，并提出針對特定應用(如生物燃料、生物塑料或藥物)定制的新型分子結構。AI驅動(dòng)的技術(shù)，如生成模型(如生成對抗網(wǎng)絡(luò )(GANs)或變分自編碼器)和強化學(xué)習，能夠探索復雜的化學(xué)空間，有助于從可持續原料設計分子。這種方法加速了發(fā)現過(guò)程，減少了對試錯實(shí)驗的依賴(lài)，并通過(guò)優(yōu)化可再生生物質(zhì)資源的價(jià)值實(shí)現，促進(jìn)了循環(huán)生物經(jīng)濟的發(fā)展。
Batchu等人強調了探索和加速生產(chǎn)在傳統煉油廠(chǎng)中沒(méi)有類(lèi)似物的高性能生物質(zhì)基分子的重點(diǎn)領(lǐng)域，主張使用逆合成方法、文本挖掘、自然語(yǔ)言處理和現代機器學(xué)習模型來(lái)尋找機會(huì )。通過(guò)主動(dòng)學(xué)習方法增強的自動(dòng)化實(shí)驗室和模擬數據，能夠高效生成熱化學(xué)和動(dòng)力學(xué)數據，這對于開(kāi)發(fā)詳細且經(jīng)過(guò)驗證的過(guò)程模型、理解產(chǎn)品結構 - 屬性關(guān)系以及建立催化劑和溶劑描述符與其性能之間的相關(guān)性至關(guān)重要。
Chang等人使用這些方法確定了用于航空燃料的生物衍生替代品及其催化合成路線(xiàn)，主要基于源自半纖維素原料的呋喃類(lèi)化合物。自動(dòng)網(wǎng)絡(luò )生成和半經(jīng)驗熱化學(xué)計算預測了300多條合成路線(xiàn)中超過(guò)100種潛在的可持續航空燃料候選物(C8-C16烷烴和環(huán)烷烴)。2-甲基庚烷、乙基環(huán)己烷和丙基環(huán)己烷被認為是最有前景的候選物，但它們都需要多個(gè)合成步驟，包括耗能的加氫和脫氧步驟。建議采用多功能催化劑系統進(jìn)行過(guò)程強化，以克服這些挑戰。
Singh等人最近展示了機器學(xué)習模型在相對較小且標記稀疏的數據集上進(jìn)行反應發(fā)現的潛力。RF方法能夠可靠地預測亞胺不對稱(chēng)加氫反應的產(chǎn)率和對映選擇性。由于從實(shí)驗數據中推導分子特征較為困難，因此反應物、溶劑、催化劑等的量子力學(xué)衍生分子描述符(即電荷、頻率、強度、最高占據分子軌道(HOMO)、最低未占據分子軌道(LUMO)和核磁共振位移)被用作特征工程的輸入向量?；诤?jiǎn)化分子線(xiàn)性輸入規范(SMILES)的分子表示和定制的自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)的特征學(xué)習技術(shù)，被證明是預測產(chǎn)率和對映選擇性的有前景的策略。他們采用了遷移學(xué)習方法，先在一個(gè)大的數據集(105-106個(gè)分子)上訓練模型以探索潛在化學(xué)空間，然后針對目標反應庫(102-103個(gè)反應)對模型進(jìn)行微調。此外，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中潛在空間的探索為識別適合特定反應的新型有用底物提供了一種有前景的生成策略。這些方法突出了分子ML在加速反應發(fā)現和優(yōu)化方面的潛力。
ML已被用于改進(jìn)可持續能源和燃料領(lǐng)域新型生物基聚合物的合成和設計。Abu Sofian等人的一篇綜述報道了基于ML的生物聚合物的研究現狀，并強調了通過(guò)修改算法或探索深度學(xué)習模型來(lái)增強熱穩定性、機械強度和降低降解率的未來(lái)發(fā)展方向。
同樣，Akinpelu等人強調了機器學(xué)習在熱解領(lǐng)域的應用：從生物煉制到產(chǎn)品生命周期末端管理。ML方法，尤其是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(ANN)，由于其能夠模擬“高度非線(xiàn)性”的輸入 - 輸出關(guān)系，在熱解研究中得到廣泛應用。他們強調了ML在加速生物質(zhì)熱解研究、開(kāi)發(fā)和擴大規模方面的潛力，并建議在生命周期評估(LCA)和技術(shù)經(jīng)濟分析中進(jìn)一步應用。
需要指出的是，LCA和可持續性指標對于生物質(zhì)衍生的替代分子與石化產(chǎn)品同樣重要。LCA是一種用于評估過(guò)程、系統或產(chǎn)品在其整個(gè)生命周期(從原材料提取到處置)內環(huán)境影響的方法。LCA的主要目標是為決策者提供數據，以便選擇滿(mǎn)足社會(huì )需求的可持續技術(shù)方案。
可持續反應的識別是一個(gè)復雜的跨學(xué)科挑戰。Weber等人探討了從可再生和廢棄原料中自動(dòng)發(fā)現和評估可持續化學(xué)反應路線(xiàn)的不同方法。這些方法借助化學(xué)數據智能，聚焦于數據、評估指標和決策制定，探索循環(huán)經(jīng)濟的機會(huì )。研究發(fā)現，LCA和可持續性評估的主要瓶頸是不完整的數據集，這阻礙了質(zhì)量平衡計算，并且難以將區域廢物流組成、預處理方法和使用壽命結束時(shí)的用途等各種數據來(lái)源聯(lián)系起來(lái)。為了克服這些問(wèn)題，他們提出了通過(guò)數字化化學(xué)數據、可持續性評估指標和決策制定進(jìn)行系統反應路徑規劃的路線(xiàn)圖。
PART.04/ 論文結論與未來(lái)展望
利用源自可再生木質(zhì)纖維素原料的替代分子，可以實(shí)現去化石燃料化，擺脫對石化產(chǎn)業(yè)的依賴(lài)，但這需要跨學(xué)科的合作，以及對數據驅動(dòng)方法的投入。由于生物質(zhì)及其衍生分子的復雜特性，將木質(zhì)纖維素生物質(zhì)催化轉化為高附加值化學(xué)品和燃料前體的過(guò)程充滿(mǎn)挑戰。在使用多相催化劑時(shí)，由于其本身存在的可重復性、穩定性和耐久性等問(wèn)題，使得這一過(guò)程更加復雜。
催化過(guò)程的數字化是解決這一多維度問(wèn)題的潛在方案。在先進(jìn)的優(yōu)化和發(fā)現工作流程中，對數據進(jìn)行記錄、共享、管理、分析和利用，將對從催化劑開(kāi)發(fā)、工藝優(yōu)化到替代生物基分子探索的每一個(gè)步驟產(chǎn)生影響。
在這篇展望文章中，我們聚焦于數字催化的前沿進(jìn)展，探討了如何將這些方法應用于生物質(zhì)催化轉化。我們需要數據框架來(lái)記錄以催化劑為核心的數據(合成和表征數據)和以反應為核心的數據(反應性能數據)。目前已經(jīng)提出了多種用于多相催化劑和材料合成的數據框架，這些框架也可應用于生物質(zhì)催化領(lǐng)域。為確保該領(lǐng)域的廣泛應用和發(fā)展，這些框架應遵循FAIR原則，保證元數據以機器和人類(lèi)都可讀的格式記錄，并進(jìn)行整理以消除不一致性。本體已被用于以分層方式構建龐大的數據集，使它們相互關(guān)聯(lián)并便于搜索；這對于生物質(zhì)催化中的復雜反應過(guò)程尤為重要。通過(guò)這種方式，已報道的文獻數據可用于催化劑設計和開(kāi)發(fā)，借助催化劑信息學(xué)和ML模型為特定轉化發(fā)現最佳催化劑，從而增加生物質(zhì)成為化學(xué)供應鏈一部分的可能性。
生物質(zhì)轉化的多步驟和復雜性既需要先進(jìn)的解決方案，也為數字催化方法和反應器技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了挑戰。AI/ML與高通量實(shí)驗、流動(dòng)反應器和實(shí)時(shí)分析的結合，可以加速工藝優(yōu)化和化學(xué)空間的探索，以發(fā)現新分子。AI/ML模型與實(shí)驗設計(DOE)和主成分分析(PCA)相結合，能夠在探索更廣闊的化學(xué)反應空間的同時(shí)降低成本。對于在催化領(lǐng)域使用這些方法的研究群體來(lái)說(shuō)，用實(shí)驗數據驗證和改進(jìn)這些模型是重要的下一步。
實(shí)現生物質(zhì)催化轉化數字化的一個(gè)主要挑戰是缺乏可用的結構化數據和元數據。未來(lái)的研究應專(zhuān)注于在現有的網(wǎng)絡(luò )平臺上記錄元數據，并開(kāi)發(fā)數據框架來(lái)記錄以催化劑和反應為中心的數據，同時(shí)集成AI/ML工作流程以進(jìn)行工藝優(yōu)化。此外，生命周期評估(LCA)和可持續性指標的數據對于將實(shí)驗室研究轉化為工業(yè)規模生產(chǎn)以及實(shí)現理想的循環(huán)經(jīng)濟至關(guān)重要。最終，解決這一挑戰需要化學(xué)家、化學(xué)工程師、計算機和數據科學(xué)家之間的國際和跨學(xué)科合作；近年來(lái)開(kāi)發(fā)的方法為將95%未使用的木質(zhì)纖維素原料轉化為生物燃料經(jīng)濟的基礎提供了最大的可能性。
PART.05/ 劃重點(diǎn)
生物質(zhì)作為一種可再生資源，具有巨大的能源潛力。然而，如何高效地將生物質(zhì)轉化為高附加值的能源產(chǎn)品，一直是科研領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。
從這篇綜述我們可以看到，流動(dòng)化學(xué)在生物質(zhì)轉化中具有重要作用。它增強了對反應參數的控制，提高了過(guò)程效率和可持續性，支持與下游處理集成，并能進(jìn)行原位過(guò)程監測。通過(guò)結合下游的過(guò)程分析技術(shù)(PAT)，可以提供實(shí)時(shí)數據，控制產(chǎn)品質(zhì)量。目前已應用于生物基碳酸甘油酯、縮水甘油等商品產(chǎn)品的生產(chǎn)，展示了其在生物質(zhì)轉化中的潛力。
在流動(dòng)化學(xué)領(lǐng)域，數字技術(shù)正在成為強大的賦能工具。機器學(xué)習和人工智能算法可以實(shí)時(shí)分析流動(dòng)化學(xué)過(guò)程中的大量數據，實(shí)現對反應條件的精準控制和優(yōu)化。通過(guò)與流動(dòng)化學(xué)的結合，數字技術(shù)能夠加速反應優(yōu)化，提高產(chǎn)率和選擇性，減少浪費，推動(dòng)流動(dòng)化學(xué)在生物質(zhì)轉化領(lǐng)域的更廣泛應用，為實(shí)現可持續的生物質(zhì)基經(jīng)濟提供強大的技術(shù)支持。
總體而言，這篇論文為我們展現了數字催化在生物質(zhì)轉化領(lǐng)域的巨大潛力，隨著(zhù)數字技術(shù)和流動(dòng)化學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信生物質(zhì)將在未來(lái)的能源和化工領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。
ABOUT
期刊：Catalysis Science & Technology
通訊作者：Firdaus Parveen
通訊單位：University of Liverpool
論文DOI：10.1039/d4cy01525h
