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泰和新材

     國(guó)工AI輔助研發(fā)平臺(tái)覆蓋了分子-結(jié)構(gòu)-工藝-性能四個(gè)主要模塊,具有較好的普適性。目前該平臺(tái)目標(biāo)以滿足高分子纖維研發(fā)為主導(dǎo)同時(shí)兼顧橡膠和塑料等高分子材料,在同行業(yè)中具備可推廣性。

上一個(gè):蒲城海泰新材料

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項(xiàng)目背景

傳統(tǒng)的化工行業(yè)如高分子材料研發(fā)面臨著研發(fā)周期長(zhǎng)、實(shí)驗(yàn)成本高、材料結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系復(fù)雜,以及市場(chǎng)需求動(dòng)態(tài)變化等痛點(diǎn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)引入人工智能和計(jì)算建模等先進(jìn)技術(shù),為行業(yè)變革提供動(dòng)力。這些工具可以通過(guò)虛擬實(shí)驗(yàn)加速創(chuàng)新,從而縮短研發(fā)周期。數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的數(shù)據(jù)分析能力可以從大量數(shù)據(jù)挖掘潛在規(guī)律來(lái)增強(qiáng)決策從而降低新材料的研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。從本質(zhì)上講,傳統(tǒng)化工行業(yè)(尤其是聚合物材料研發(fā)領(lǐng)域)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的緊迫性在于縮短研發(fā)周期,提高發(fā)現(xiàn)目標(biāo)材料的效率,并在快速發(fā)展的全球格局中確保競(jìng)爭(zhēng)力。

解決方案

由于高分子材料的特性源于不同空間和時(shí)間尺度上的相互作用,導(dǎo)致高分子材料的開(kāi)發(fā)需要對(duì)其多級(jí)結(jié)構(gòu)和行為具備極深的理解,而目前高分子模擬仿真缺少自動(dòng)化建模工具,現(xiàn)有建模手段通常需要手動(dòng)完成,效率低下并且依賴于個(gè)人經(jīng)驗(yàn),且適用于簡(jiǎn)單體系,難以處理支化交聯(lián)并且包含多種單體的高分子材料,難以兼顧模擬尺度和精度。因此,復(fù)雜高分子體系的研發(fā),迫切需要一款能覆蓋“單體-長(zhǎng)鏈分子-聚合物”等多尺度的模擬仿真能力的強(qiáng)有力工具。

聚合物結(jié)構(gòu)與性能預(yù)測(cè):

      需要研發(fā)滿足某特定功能的新高分子材料時(shí),可以利用性能預(yù)測(cè)模型快速篩選出具備潛力的單體分子。再利用分子量分布預(yù)測(cè)方法評(píng)估該單體在給定聚合條件下得到的分子量分布,然后基于單體、分子鏈和反應(yīng)條件進(jìn)行更準(zhǔn)確的性能預(yù)測(cè),如果滿足需求則進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,從而顯著的縮小需要搜索的化學(xué)空間。最后利用工藝優(yōu)化算法確定最優(yōu)的合成條件從而完成單體-結(jié)構(gòu)-合成條件的研發(fā)流程。

行業(yè)前景

      目前常規(guī)的高分子材料方法依賴于實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)法,即使通過(guò)將量化計(jì)算方法、計(jì)算機(jī)建模和人工智能結(jié)合起來(lái),開(kāi)發(fā)了高分子材料研發(fā)平臺(tái),覆蓋單體分子篩選,聚合后分子量預(yù)測(cè),力學(xué)性能預(yù)測(cè)和工藝優(yōu)化等環(huán)節(jié),填補(bǔ)了高分子研發(fā)工具的空白。

      目前,高分子材料在國(guó)防航天、電子工業(yè)、汽車(chē)工業(yè)、建筑行業(yè)等諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,已經(jīng)成為人類生產(chǎn)和生活中重要的一部分。而我們開(kāi)發(fā)的AI輔助研發(fā)平臺(tái)覆蓋了分子-結(jié)構(gòu)-工藝-性能四個(gè)主要模塊,具有較好的普適性。目前該平臺(tái)目標(biāo)以滿足高分子纖維研發(fā)為主導(dǎo)同時(shí)兼顧橡膠和塑料等高分子材料,在同行業(yè)中具備可推廣性。

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