研究背景与问题 - 自驱动实验室系统通过结合3D打印和人工智能，提高了化学反应器设计的精度与速度，实现实验的实时监测和自主优化[1] - 尽管数字化和自动化带来突破，但现有研究缺乏针对孔隙率、表面积、曲折度等几何参数的统一模型，传统计算方法如计算流体力学模拟存在效率低、计算成本高的问题[1] - 结构化反应器设计依赖人工经验与专用软件，缺乏可推广的统一框架，导致不同体系间的可复用性和通用性有限[1] Reac-Discovery平台核心创新 - 研究团队推出Reac-Discovery半自主数字平台，基于周期性开孔结构，采用集成设计、制造与优化模块的闭环体系[2] - 平台能够并行进行多反应器评估，并具有实时核磁共振监测、机器学习优化工艺参数和拓扑描述符的功能[2] - 平台将数学建模、机器学习与自动化实验系统结合，实现催化反应器从几何设计、3D打印制造到实验优化的全流程一体化[3] - 创新性地将拓扑参数纳入优化空间，突破传统方法调控温度、流速等单一变量的局限，实现几何结构与工艺条件同步优化[3] - 构建基于神经网络的性能预测模型，通过性能模型实现反应器表现的快速评估迭代，显著提高实验效率与资源利用率[3] 平台架构与工作流程 - Reac-Discovery整体架构以机器学习为核心，形成“生成-制造-评估-优化”的一体化流程闭环，主要包含Reac-Gen、Reac-Fab和Reac-Eval三个模块[6] - Reac-Gen模块基于预定义的数学方程生成周期性开孔结构，通过调节尺寸、水平阈值和分辨率参数，在宏观和微观尺度上生成多样化几何拓扑[8] - Reac-Fab模块采用高分辨率立体光刻3D打印技术制造反应器，其基于神经网络的分类模型预测可打印性的准确率高达91%[11] - Reac-Eval模块集成多个结构化催化反应器，对多相反应进行实时监测与自动调控，基于机器学习模型实现工艺参数与几何拓扑的双重优化[12][13] 应用验证与性能表现 - 在苯乙酮加氢反应验证中，平台通过两阶段优化路径进行测试，M1模型预测与实验结果高度一致，可在超过一百万种参数组合中识别最优工艺区间[16] - 在G2优化阶段，M2模型通过对480种可打印的POC结构进行筛选比对，识别出最佳几何形态，验证了平台在多变量优化与结构功能预测中的高精度[16] - 在CO₂环加成反应验证中，平台筛选出的理论最优条件与预测值完全一致，刷新了三相固定化反应器的性能上限[20] - Reac-Discovery反应器在四种不同环氧化物体系中始终保持40%至90%的高转化率，验证了其跨体系的泛化能力与稳定性[20] 行业趋势与影响 - 人工智能在流动化学与反应器工程领域的快速融合，使自驱动实验室逐渐成为化学研究的新范式[22] - 自驱动实验室将自动化实验平台与实时数据分析及人工智能决策相结合，实现了反应设计、执行与优化的一体化闭环，显著提升精度、效率与可扩展性[22] - 自驱动实验室的核心由硬件自动化、算法优化和自学习反馈组成，能够在无人干预下执行实验并迭代改进，实现从实验设计到结果验证的全流程闭环[23]