利用贝叶斯优化技术提升生物基可降解聚酯热固性材料的聚合程度与机械性能

《RSC Sustainability》：Bayesian Optimisation of a Bio-Based Biodegradable Polyester ThermosetOpen Access

　　玻璃纤维增强聚合物复合材料在风力发电机制造行业中被广泛使用，通常采用通用不饱和聚酯树脂热固性材料进行制造。然而，这些树脂是从石油衍生的芳族单体中获取的，使其来源既不可持续又难以回收。虽然存在生物基和可生物降解的替代方案，但由于其成本相对较高且机械性能较差，尚未取得广泛的商业成功。本文旨在探讨是否可以利用贝叶斯优化技术对生物基支化热固性聚酯进行优化，以改善与机械性能相关的特性，包括聚合程度。具体做法是选择一种生物基且可生物降解的聚合物（聚甘油柠檬酸衣康酸酯），确定一个理想的客观变量（酯化过程中的质量损失，作为聚合程度的代理指标）以及一些可调的预测变量（单体化学计量比），然后采用序贯贝叶斯技术以实验高效的方式发现性能优异的样品。采用改进概率采集函数的贝叶斯技术发现了实验全局最优化学计量比，固化聚酯样品中产生了20.77%的质量损失——这相当于理论最大值的72%，表明聚合程度很高。分别在五个不同的实用实验参数空间模拟中对采用期望改进和改进概率两种采集函数的贝叶斯技术进行了10,000次模拟，分别显示出发现假设"全局最优区域"的概率为65.0%和23.8%。我们得出结论，贝叶斯优化技术代表了一种实际可部署且样品高效的方法，可用于改善生物基热固性材料的理想性能。本文内容仅通过PDF提供。"生物基可生物降解聚酯热固性材料的贝叶斯优化"的PDF文件。版权：? 2026 作者所有。由英国皇家化学学会出版。2026年版权所有：作者本文依据知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。您可以在其他出版物中使用本文内容，而无需向RSC申请进一步的许可，但须给予正确的引用致谢。本作品依据知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。