FlowMat：基于物理与机器学习的模块化流动反应器建模与优化工具箱

本文推荐研究人员开发了一款开源MATLAB/Simulink工具箱FlowMat，用于流动反应器的模块化建模与优化。该工具整合了物理模型（PBM）、数据驱动模型（DDM）及物理信息神经网络（PINN）等方法，支持反应参数识别与反应器优化，可显著降低实验成本与时间，为流动化学研究提供高效、灵活的仿真平台。

　　

流动化学作为现代化学工程的重要分支，近年来在高效、可持续化工过程领域展现出巨大潜力。与传统间歇式反应器相比，流动反应器具备更优的反应控制性、安全性和自动化潜力，尤其在精确调控反应选择性与反应动力学方面表现突出。然而，其广泛应用仍面临诸多挑战：传统稳态测量方法耗时耗材，动态瞬态测量虽效率高但对模型精度要求严苛；现有商业仿真软件（如CHEMCAD、Aspen Plus等）操作复杂、成本高昂，且对新兴建模方法如物理信息神经网络（PINN）的支持不足；此外，自动化与先进建模的整合仍存在技术瓶颈，尤其在过程控制、反应优化与数据整合方面。

为解决上述问题，来自奥地利格拉茨技术大学的Sebastian Knoll等人开发了一款轻量级开源工具箱FlowMat，集成于广泛使用的MATLAB/Simulink平台，旨在为研究人员提供模块化、易用且多方法的流动反应器建模解决方案。该研究发表于《RSC Advances》，系统展示了FlowMat在仿真建模、参数识别与反应器优化方面的强大功能。

研究团队运用了多种关键技术方法，包括：传递函数模型用于描述流动延迟与分散效应；串联釜模型（Tanks-in-series）和轴向扩散模型（Axial-dispersion model）用于模拟反应器内的混合与反应过程；全连接神经网络（MLP）用于数据驱动建模；以及物理信息神经网络（PINN）用于融合物理规律与数据训练。实验数据通过多种过程分析技术（PAT）如在线FTIR、UHPLC和UV-Vis采集，并借助偏最小二乘（PLS）模型进行浓度标定与数据处理。

在模型验证部分，研究通过示踪实验验证了传递函数对管段延迟与分散效应的模拟能力（图6-8）。结果显示，模拟值与实测值高度吻合，且参数插值方法在不同流速下仍保持准确性。进一步地，以Paal–Knorr反应（单步与两步反应）为案例，分别采用轴向扩散模型和神经网络进行仿真建模（图9-13）。轴向扩散模型成功复现了产物与底物的浓度变化，而神经网络在训练集与验证集上均表现出良好预测性能（MSE训练集17×10^?3，验证集35×10^?3）。

参数识别方面，研究对比了外部软件Dynochem、FlowMat内置轴向扩散模型优化及PINN三种方法（图15-19）。结果表明，使用瞬态数据可显著减少实验时间与成本，且FlowMat方法（特别是PINN）的估计误差最低（PINN误差0.88×10^?4，低于Dynochem的4.17×10^?4）。交叉验证实验证明，基于瞬态数据识别的参数在稳态实验中仍具良好泛化能力。

在优化应用部分，研究以多目标优化为例，探索了反应器操作条件（流速、温度）与结构参数（反应器体积）的帕累托前沿（图20）。发现高温可减小反应器体积，但需权衡能耗与产物选择性，而进料比（ζ）在温度-体积空间中存在最优轨迹。

研究结论强调，FlowMat工具箱有效整合了多种建模方法，支持瞬态数据驱动的参数识别与优化，大幅降低了实验成本与时间。其模块化设计与用户友好界面使复杂建模过程得以简化，尤其适合非专业用户和学术研究者。该工具不仅推动了流动化学的建模标准化，也为未来智能反应器设计与自动化流程开发奠定了技术基础。