自主机器人模块实现高效表面张力测量：推动表面活性剂表征与机器学习预测模型发展

《npj Computational Materials》：An autonomous robotic module for efficient surface tension measurements of formulations

本刊推荐：研究人员开发了一种自主机器人悬滴模块，用于高效表征表面活性剂溶液的界面特性。该平台通过主动学习算法结合贝叶斯推断和互信息，动态设计实验并精准测定临界胶束浓度(CMC)、最大表面过剩浓度(Γmax)等关键参数，成功绘制二元表面活性剂混合物的表面张力图谱，为构建下一代物理化学性质预测模型提供了高质量数据集。

　　

在日化产品、制药工业和食品科学等领域，表面活性剂扮演着不可或缺的角色。然而，尽管经过一个多世纪的物理化学研究，科学界仍缺乏大规模、高质量的界面张力数据集，这严重制约了利用人工智能和机器学习方法预测表面活性剂性质的能力。尤其在实际应用中，表面活性剂往往以混合体系存在，其复杂的非线性行为使得传统手动测量方法难以高效表征。

为解决这一难题，荷兰拉德堡德大学的研究团队在《npj Computational Materials》发表了创新性研究，开发出全自动悬滴测量机器人模块。该平台能够自主完成表面活性剂溶液的配制、测量和数据分析全过程，通过智能算法动态优化实验方案，显著提升了表面张力测量的效率和数据质量。

研究团队采用了几项关键技术方法：首先构建了基于Opentrons OT-2液体处理机器人的自动化平台，集成高清相机用于悬滴形态监测；开发了自适应滴体积优化算法，通过Worthington数(Wo)实时调整液滴体积以确保测量精度；采用贝叶斯推断与互信息相结合的主动学习策略，基于Szyszkowski方程动态选择最具信息量的浓度点进行测量；并建立了完整的图像处理流程，从悬滴轮廓中精准提取表面张力数据。

自主悬滴模块的运作机制

该自主平台的核心是智能协调系统，它同时管理仪器控制、实时数据分析和物化性质存储。当用户提供表面活性剂储备溶液后，系统首先通过网格采样进行探索性测量，随后进入利用阶段，基于贝叶斯后验分布选择能最大程度降低参数不确定性的浓度点进行测量。每个测量周期中，平台会自主优化悬滴体积，确保Worthington数达到0.6以上的最佳测量状态。

表面张力提取与测量优化

研究团队建立了完整的图像处理流程，通过高斯模糊和Canny边缘检测算法提取悬滴轮廓，计算最大水平直径(d_e)和特征直径(d_s)的比值，进而根据悬滴形状理论计算表面张力。测量过程中，平台持续监测表面张力随时间的变化曲线，仅选取平衡区域的数值作为最终结果，有效避免了动态界面过程对测量的影响。

基于贝叶斯推断的高效数据采集

该研究的创新之处在于将化学理论知识融入主动学习算法。研究人员采用Szyszkowski方程作为指导模型，通过哈密顿马尔可夫链蒙特卡洛算法推断关键参数的后验分布。算法计算不同浓度点与模型参数之间的互信息，选择能最大程度减少CMC、Γ_max和Langmuir常数(K_L)不确定性的浓度进行测量，实现了实验资源的最优化分配。

单组分表面活性剂体系的表征验证

研究团队对11种表面活性剂进行了系统表征，包括阴离子型的SDS(十二烷基硫酸钠)、SOS(辛基硫酸钠)，阳离子型的CTAB(十六烷基三甲基溴化铵)以及非离子型的C₁₂E₃(十二烷基三乙二醇醚)等。实验结果与文献值高度一致，如SDS的CMC测定值为7.67±0.32 mM，与文献值8.10 mM偏差不足5%。每个表面活性剂的完整表征时间在1.5至4小时之间，效率显著优于传统方法。

二元表面活性剂混合体系的表征

针对实际应用中更常见的混合体系，研究人员选取SOS/SDS和16-BAC/C₁₂E₄两组二元混合物进行深入分析。通过测量不同摩尔比例下的表面张力等温线，并采用Rubingh混合胶束模型计算相互作用参数。结果显示，SOS/SDS体系在胶束化(β_M = -2.3)和吸附过程(β_σ = -1.1)均表现出显著协同效应，而16-BAC/C₁₂E₄体系仅在吸附过程呈现协同作用(β_σ = -1.2)。

研究方法创新与实验设计

在实验方法方面，研究团队解决了悬滴法自动化的多个技术难题。通过实时监测液滴形态变化，平台能自动检测液滴脱落并调整体积重新测量。对于平衡较慢的聚乙氧基化物类表面活性剂，系统可灵活调整测量时间至15分钟，确保获得准确的平衡表面张力值。与Du Nouy环法对比验证显示，该平台测量水的表面张力标准偏差仅为0.07 mN/m，证实了其高精度和可靠性。

讨论与展望

该研究开发的自主机器人模块成功解决了表面活性剂表征中的效率与精度难题。通过将实验设计、样品制备、数据采集和分析整合为闭环系统，不仅大幅提升了数据产出效率，更保证了数据集的一致性和可靠性。特别值得关注的是，该平台采用的"化学意识"主动学习策略，将物理理论模型与数据驱动方法有机结合，为复杂体系的高效表征提供了新范式。

研究人员在讨论中指出，当前平台在处理超慢平衡体系时仍存在通量限制，未来可通过集成更快速的测量技术进一步优化。此外，该框架可扩展至更复杂的多组分体系表征，甚至结合高通量合成平台实现表面活性剂的发现-优化-表征全流程自动化。

这项研究为表面活性剂物化性质数据库的构建奠定了方法学基础，所产生的高质量数据集将有力推动下一代机器学习模型的发展。随着自主实验技术在化材领域的广泛应用，这类智能平台有望加速表面活性剂配方设计，为可持续材料开发提供新动能。该工作不仅展示了自主实验室在物理化学表征中的巨大潜力，更为复杂体系的高通量研究提供了可扩展的技术框架。