NMR 指纹技术与基团贡献状态方程助力复杂混合物热力学精准建模

在化学和生物技术过程中，成分部分未知的混合物给工艺设计与优化带来难题。研究人员结合核磁共振（NMR）实验和机器学习算法，运用基团贡献状态方程（GC-EOS）建模。结果显示该方法可行，拓展了其在工艺设计中的应用。

　　

在化学和生物技术的奇妙世界里，各种混合物发挥着至关重要的作用。但有一种混合物却让科研人员十分头疼，那就是成分只是部分已知的混合物。想象一下，在一个精密的化学工厂里，工程师们想要设计出最优化的生产流程，提高产品质量和产量，可面对成分都没完全搞清楚的混合物，经典的热力学模型根本派不上用场。因为经典热力学模型就像个 “完美主义者”，要求对混合物的成分有全面、精确的了解，而在实际情况中，想要把这些混合物的成分完全弄清楚，不仅要花费大量的人力、物力和时间，有时候甚至是不可能完成的任务。这就好比在黑暗中摸索前进，没有清晰的路线图，严重阻碍了工艺设计和优化的步伐。

为了打破这个僵局，来自未知研究机构的研究人员勇敢地踏上了探索之旅，开展了一项极具创新性的研究。他们的研究成果发表在《Fluid Phase Equilibria》上，为解决这一难题带来了新的曙光。研究人员创新性地将标准核磁共振（NMR）实验和机器学习（ML）算法相结合，搭建了一个独特的框架。这个框架就像是一个聪明的 “侦探”，能够自动 “侦查” 出未知混合物的基团组成，还能合理地定义伪组分。在之前的研究中，他们已经成功地将这个框架与吉布斯过剩能的基团贡献（GC）模型一起应用。而在本次研究中，他们更进一步，将这种方法拓展应用到基团贡献状态方程（GC-EOS）领域，让这个 “侦探” 拥有了更强大的能力，能够预测这类混合物几乎所有的热力学性质。

研究人员为开展这项研究，主要运用了两种关键技术方法。一是标准核磁共振（NMR）实验，这一技术就像混合物的 “透视眼”，可以获取混合物的相关信息；二是机器学习（ML）算法，它如同一个智能分析助手，能够对 NMR 实验得到的数据进行深入分析，挖掘出混合物基团组成等关键信息。

下面来看具体的研究结果。研究人员以预测 CO₂在几种已知成分的测试混合物中的溶解度为例进行研究。在应用他们提出的新方法时，并没有使用测试混合物的成分信息，这些信息仅仅用于利用 SAFT-$\gamma$ Mie EOS 生成参考结果，以便与新方法的预测结果进行对比。同时，研究人员还通过 NMR 光谱法对测试混合物中 CO₂的溶解度进行了实验测定。

研究结果表明，新方法在预测 CO₂溶解度方面表现出色。这意味着这种基于 NMR 指纹技术与 GC-EOS 的新方法，确实能够有效地对成分部分未知的混合物进行热力学建模。这一成果意义非凡，它大大拓展了该方法在工艺设计和优化领域的应用范围。以往面对成分复杂的混合物，工艺设计和优化工作总是困难重重，而现在有了这个新方法，科研人员和工程师们就像拥有了一件强大的 “武器”，能够更加准确地预测混合物的热力学性质，从而为工艺设计和优化提供更可靠的依据，推动化学和生物技术等相关领域的发展。

在研究结论和讨论部分，研究人员强调了这种新方法的重要性。它突破了传统热力学模型的限制，为解决成分部分未知混合物的相关问题提供了全新的思路和方法。虽然目前只是在预测 CO₂溶解度等方面进行了研究，但这种方法的应用潜力巨大。未来，它或许可以应用到更多复杂混合物体系的研究中，帮助人们更深入地理解混合物的热力学性质，进一步优化各种化学和生物技术过程，为相关产业的发展带来更多的机遇和可能。