基于物理属性模型与人工智能的化学产品智能化设计方法研究

本文推荐研究人员针对化学产品设计中组合结构复杂、物性约束多样等难题，创新性地融合传统AI技术（如深度优先搜索、规则系统）与机器学习方法，构建了"生成-测试"循环框架。该研究通过分子片段组合算法、结构异构体枚举及物性预测模型优化，显著提升了锂离子电池冷却液等产品的设计效率，为AI在化学工程领域的应用提供了范式。《Fluid Phase Equilibria》刊载的这项成果证实，传统AI算法在现代化学产品设计中仍具重要价值。

　　

在化学工业领域，设计满足特定物理属性的化学产品一直面临巨大挑战。从日常的橙色苏打水配方到电动汽车电池热管理系统的冷却液，化学产品的设计本质上是通过分子片段或成分的精确组合，实现目标物性的复杂过程。传统试错法不仅耗时耗力，面对锂离子电池最佳工作温度（15-35°C^[13]）等精密需求时更显得力不从心。尽管当前大型语言模型等"新"人工智能(AI)技术备受瞩目，但美国研究人员Kevin G. Joback团队在《Fluid Phase Equilibria》发表的研究表明，深度优先搜索、规则系统等"传统"AI算法在化学产品设计中仍具有不可替代的价值。

研究团队主要运用了四项关键技术：(1)基于组合算法的化学结构生成系统，可枚举数百万候选分子；(2)规则驱动的物性估算技术选择系统；(3)机器学习优化的物理属性预测模型；(4)实验验证与模型迭代学习框架。其中电池热管理流体(BTMS)等案例的样本数据源自公开物性数据库和新实验测量。

【Chemical Products定义】
通过泡沫剃须膏、飞机防冰液等实例，研究首先界定了化学产品的核心特征——必须具有特定物理属性集的化学物质或混合物。这为后续AI辅助设计确立了明确目标。

【Orange Soda的启示】
以橙色苏打水为例，阐明即使是常见消费品，其配方设计也涉及复杂的物性调控。虽然天然香精等关键成分为商业机密，但研究指出通过AI可系统化解析这类产品的成分-物性关系。

【AI辅助设计流程】
提出六步循环框架：1)现有产品分析；2)设计基团与约束定义；3)候选结构生成；4)物性约束测试（需识别子结构CN06-CN13）；5)实验验证；6)机器学习优化。其中"生成-测试"(generate-and-test)算法可高效筛选满足表5数值约束的候选物。

【冷却系统应用】
针对锂离子电池组，研究详细分析了浸没式冷却BTMS的设计挑战。通过AI生成的冷却液需同时满足热传导、材料相容性等多重物性要求，这些难以建模的参数最终需实验验证补充。

【传统AI技术优势】
研究发现，在结构生成阶段，深度优先搜索算法能有效遍历分子组合空间；规则系统则能智能选择估算方法。相比纯数据驱动的"新"AI，这些技术对小样本化学数据更具鲁棒性。

研究结论强调，化学产品设计需要"新旧"AI技术的协同：组合算法解决结构生成，机器学习优化物性模型，而实验验证闭环则持续提升系统性能。该成果不仅为电池冷却液等特定产品开发提供方法学指导，更重塑了AI在化学工程中的应用范式——在追逐"新"技术热潮时，不应忽视经过时间检验的传统算法价值。作者团队特别指出，未来研究应关注如何将大型语言模型与本研究中的经典AI框架相结合，以进一步加速化学产品创新。