基于AI图像识别的高通量微乳液体系动态相分离自动化分析平台开发

为解决均相催化反应中催化剂回收难题，研究人员开发了集成AI图像识别(Mask R-CNN)的高通量微乳液体系(MES)动态相分离分析平台。该研究通过新型耐压分离池设计实现温度/压力精准控制，结合自动化实验与深度学习算法，实现了±1.5%的相高度检测精度，成功解析了癸烯氢甲酰化反应中转化率(X)和表面活性剂浓度(γ)对三相区(3P)边界温度(Tl/Tu)的影响规律，为绿色化学工艺开发提供关键技术支撑。

　　

在绿色化学和可持续生产的发展浪潮中，均相催化反应因其优异的反应选择性和能量效率备受青睐。然而，昂贵的催化剂回收问题始终是制约其工业应用的"阿喀琉斯之踵"。微乳液体系(Microemulsion Systems, MES)通过表面活性剂构建的独特相行为，为催化剂回收提供了新思路——只需简单的相分离操作即可实现催化剂与产物的高效分离。但MES的相分离行为受温度、组分浓度等多参数影响，其复杂的热力学特性使得预测和表征异常困难，传统实验方法耗时费力且难以捕捉动态过程。

针对这一技术瓶颈，研究人员开发了一套革命性的高通量筛选平台。该研究聚焦三个核心创新：设计耐压分离池实现精准温控(25-180°C)和光学监测；采用Mask R-CNN算法实现动态相界识别；建立自动化数据处理流程解析分离动力学。平台在癸烯氢甲酰化案例中展现出卓越性能，仅需38次手动加样即可完成722组实验，相高度检测精度达±1.5%，分类置信度阈值96%。

关键技术方法包括：1) 集成6组加热线圈的55mL耐压分离池设计，支持30bar(g)高压环境；2) 基于Detectron2框架的Mask R-CNN模型，采用ResNet50主干网络和FPN特征金字塔；3) 三因素三水平(3×3)实验设计(DOE)，考察油相分数α(45-55wt%)、γ(7-10wt%)和X(0-40mol%)的影响；4) 可解释机器学习算法建立相体积分数(φ)与操作参数的关联模型。

研究结果部分揭示多项重要发现：
三相区温度边界检测：通过265组三相机理实验，发现γ增加会使三相机理温度窗(T_u-T_l)向低温区移动且范围缩小，而X>40mol%时需γ≥10wt%才能形成三相机理。
分离动力学解析：创新性提出"2分钟稳定准则"算法，首次量化了α增加5wt%可使水相稳定时间延长10倍的关键现象，为沉降器设计提供直接依据。
软传感器开发：建立φ_emulsion与γ的显式关联方程，经验证预测误差在95%置信区间内，解决了GC无法检测工业级表面活性剂的技术难题。

这项发表于《Organic Process Research》的研究具有多重意义：其开发的自动化平台将传统数月的手动实验缩短至数天；揭示的"转化率-表面活性剂浓度"协同效应规律指导了MES工艺启动策略；建立的AI图像识别标准可推广至制药等领域的两相分离监测。特别是Mask R-CNN对非均相微乳液相的精准识别(处理速度60帧/秒)，为工业现场实时监控提供了全新解决方案。未来通过扩大α/γ参数空间的实验数据，可进一步优化软传感器的预测精度，推动MES技术向更高技术成熟度(TRL)水平迈进。