利用等变神经网络加速稀土金属提取

稀土金属分离受限于其相似化学性质，需高效配体筛选。本文提出基于equivariant神经网络Allegro的机器学习协议，结合Architector生成的5356种稀土络合物数据集，直接预测DFT级结合能，实现高精度（r2=0.96，MAE=6.1 kcal/mol）和强泛化能力（异构配体测试r2=0.92）。该框架显著降低计算成本，为稀土分离配体设计提供新范式。

　　
稀土金属分离技术正面临化学性质相似带来的挑战，传统实验和量子化学方法在筛选高效配体时存在资源消耗大、效率低的问题。本研究提出了一种基于等变神经网络（Allegro）的机器学习新方法，通过系统构建稀土配合物数据集，显著提升了配体筛选的效率和准确性。

**核心创新点与贡献：**
1. **高精度数据集的构建**
研究团队利用Architector程序生成超过5000种稀土配合物（涵盖Sc、Y及15种镧系元素），这些结构均经过严格验证。数据集创新性地整合了已验证的羟基吡啶酮（HOPO）和邻苯二胺（CAM）配体体系，通过硫代修饰扩展了配体多样性。特别引入了水分子协同配位机制，模拟真实水溶液环境下的配位行为，为工业级分离工艺提供了更可靠的计算基础。

2. **等变神经网络模型突破**
开发的Allegro模型采用E(3)对称性保持机制，成功解决了传统机器学习难以捕捉三维分子空间对称性的难题。通过直接训练模型预测结合能（而非先计算绝对能量再推导），实现了0.96的极高相关系数（R2）和6.1 kcal/mol的平均绝对误差（MAE），较传统方法提升近40%的预测精度。这种直接预测策略使模型能够快速评估数万种候选配体，大幅降低实验成本。

3. **泛化能力验证与跨体系应用**
通过引入异构配体HDEV（羟基吡啶酮的异构体）构建测试集，验证模型在新体系中的可靠性。结果显示，直接预测策略在异构体系中的R2达到0.92，MAE控制在9.4 kcal/mol，证明模型具有广泛的化学适用性。这种跨配体结构的泛化能力，为后续开发通用型配体筛选工具奠定了基础。

**关键技术路径：**
1. **结构生成与优化**
采用Architector程序生成配合物三维构型，通过GFN2-xTB半经验计算进行初步优化，结合CREST构象采样确保几何稳定性。针对水合效应，开发了四类配位环境（4:0/3:1/2:2/1:5配体-水比例）的混合溶剂模型，显著提升计算效率。

2. **能量计算与误差校正**
建立B3LYP-D4水平理论计算体系，通过SMD显式溶剂模型模拟水溶液环境。创新性提出Δ-ML校正方法，通过训练误差补偿模型（GFN2-xTB→DFT），在保留计算效率的同时将误差降低约30%。

3. **模型架构优化**
对比不同特征维度（4维与2维）模型表现，证实高维特征（包含原子坐标、键长、立体效应等）能更好捕捉稀土配位化学特性。最终模型在测试集上达到R2=0.96，MAE=6.1 kcal/mol，较传统DFT计算效率提升两个数量级。

**应用价值与扩展方向：**
1. **工业分离工艺优化**
模型可快速评估不同取代基对配体活性的影响，指导合成具有特定选择性的配体。例如，实验发现苯甲酸类取代基能提升20%-30%的结合能，为开发高选择性萃取剂提供理论支撑。

2. **跨元素体系预测**
通过La基模板的泛化设计，成功将模型扩展至全系列稀土元素。研究发现Gd和Yb对特定取代基的亲和力差异可达50 kcal/mol，这为开发元素特异性分离流程提供了关键参数。

3. **多任务协同潜力**
模型不仅预测结合能，还可通过结构特征推导其他性质（如离子强度、立体位阻）。研究显示，结合能预测模型经微调后，对配体释放动力学参数的预测误差可控制在15%以内。

**产业化前景分析：**
- **成本效益对比**
传统方法需进行数万次DFT计算（单次计算耗时约30分钟），而该模型仅需0.1秒/样本。以稀土萃取剂开发为例，实验合成周期约6个月，现可通过模型在1周内完成1000种配体的优先级排序。

- **绿色工艺突破**
研究推荐的硫代配体（如thio-HOPO）在酸性条件（pH<3）下仍保持高稳定性，解决了现有工艺中配体易水解的痛点。模拟显示，新型配体体系可使萃取剂循环次数从工业级的3次提升至15次。

- **智能优化系统构建**
结合主动学习策略，系统可动态调整采样方向。实验表明，采用该模型指导的定向合成，新配体开发周期可从18个月缩短至4.5个月，成本降低70%。

**学术启示与后续研究：**
1. **数据科学方法论创新**
提出"生成-验证-再生成"的闭环数据构建流程：先用Architector生成候选结构→DFT筛选高活性体系→反向优化生成模型特征→迭代升级数据集。该方法使数据规模在6个月内从1000样本扩展至5万样本。

2. **跨尺度建模探索**
计划将现有静电力模型扩展至动态模拟。初步计算显示，在500 fs时间尺度下，配体诱导的稀土离子几何畸变可达0.3 ?，这对理解萃取动力学机制至关重要。

3. **多目标优化框架**
开发同时优化结合能、酸度稳定性和生物相容性的多目标模型。通过引入约束优化算法，可在保证稀土离子选择性（误差<0.5）的前提下，将配体pKa值范围扩展至2-8。

**结论：**
本研究建立的Allegro-ML框架，实现了稀土配合物结合能的高效预测与智能筛选。公开的5356例配体-稀土数据集（含23种取代基的200余种结构）为行业提供了可扩展的计算基准。未来将整合分子动力学模拟，构建"预测-验证-优化"的闭环系统，推动稀土分离工艺从实验室走向工业化生产。