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AI智能设计+3D打印,如何重写流动合成的“游戏规则”?

AI智能设计+3D打印,如何重写流动合成的“游戏规则”? Tegent德祥
2026-01-22
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导读:AI与3D打印结合,实现催化反应器的自动化设计、制造和性能验证。

西班牙 Universitat Jaume I 先进材料研究所(INAM)Sans 团队开发出一套名为 Reac-Discovery 的数字平台,该平台整合三大模块:用于催化反应器数字化生成与结构评估的软件 Reac-Gen;负责反应器实体制造的 Reac-Fab;以及可自驱动验证 Reac-Gen 设计并经 Reac-Fab 3D 打印后反应器可打印性的 Reac-Eval 算法。[1]


Reac-Discovery 为采用结构化填充装置的先进化学工艺开发开辟了新路径。通过将“设计分析(Reac-Gen)—制造功能化(Reac-Fab)—快速评价与优化(Reac-Eval)”全流程整合,可发现具有前所未有反应/分离性能的全新结构。将催化剂等功能单元直接嵌入结构,可实现比传统方案更选择性、更可持续的多相复杂转化。最新研究明确指出:不存在“万能”最优结构;因此,Reac-Discovery 可为不同化学体系量身定制解决方案。




Vapourtec

RS-400 自动化连续流平台

Reac-Discovery 平台用于光氧化还原胺合成示例 


Reac-Eval 包含两套完全集成的关键硬件:一套配备自动采样器的 Vapourtec RS-400 自动化连续流平台,可顺序执行反应、自主开展训练实验并实时监控;以及一台低场台式 NMR 谱仪,用于反应在线分析。 


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机器学习与药物发现的融合

近年来,随着机器学习(ML)与机器人技术突飞猛进,它们已日益成为药物发现项目的主流手段。连续流化学尤其受益,它被广泛用于构建自动化、自优化平台以强化化学工艺。[2, 3, 4] 这类平台又称“自动驾驶实验室”(SDL),可对温度、气液流速、反应浓度等参数进行优化,同时最小化资源消耗并最大化数据产出。近期,SDL 进一步拓展至先进增材制造 [5],并被引入催化剂设计及自动化工艺优化 [6,7],具备高通量实验(HTE)与工艺寻优的强大能力。


伴随 ML进展,3D 打印技术使“按需定制”特定几何形状与需求的流道反应器成为现实。周期性开孔(POC)结构内含相互连通的可重复单元,可在数小时内完成 3D 打印,其传热/传质效率显著优于传统固定床反应器。


Reac-Discovery:半自主数字平台 Reac-Discovery 是一套集成催化反应器“设计-制造-优化”全流程的数字平台。其核心优势在于支持工艺-拓扑联合寻优,使复杂多相化学反应得以快速高效优化。Sans 团队通过两项案例展示平台效能:苯乙酮低压多相氢化,以及二氧化碳与环氧氯丙烷低压环加成。两反应均涉及气-液-固三相,催化活性位位于异相载体表面;反应速率取决于气相反应物穿过或溶解于液相并抵达活性中心的效率,以及活性中心本身活性,而反应器结构在此过程中起关键作用。 


02


案例研究:苯乙酮氢化

苯乙酮氢化为 1-苯乙醇是精细化工与制药领域常用基准反应,因涉及固(催化剂)、液(溶剂中的苯乙酮)、气(氢气)三相。本例开展两阶段优化:G1 阶段明确反应器结构-工艺参数-催化活性关联;G2 阶段主要在计算端精炼模型,仅少量实验验证,实现结构与工艺同步优化。


优化过程中,Reac-Gen 负责生成反应器设计结构;Reac-Eval 通过集成的 80 MHz台式 NMR 与 Vapourtec RS-400 系统,实时调控反应温度、气液流速等参数。G1 与 G2 结束后,最优结构由 Reac-Gen 最终设计,并经 Reac-Fab 打印与功能化,最后由 Reac-Eval 验证模型准确性。 


参考文献

[1] Reac-Discovery: an artificial intelligence-driven platform for continuous-flow catalytic reactor discovery and optimization (C. Tinajero, M. Zanatta, J. E. Sánchez-Velandia, E. García-Verdugo, V. Sans, Nature Commun., 2025, 16, 9062). https://doi.org/10.1038/s41467-025-64127-1

[2] A machine learning-enabled process optimization of ultra-fast flow chemistry with multiple reaction metrics (D. Karan, G. Chen, N. Jose, J. Bai, P. McDaidd, A. A. Lapkin, React. Chem. Eng., 2024, 9, 619–629). https://doi.org/10.1039/D3RE00539A

[3] Machine learning-guided space-filling designs for high throughput liquid formulation development (A. Chitre, D. Semochkina, D. C. Woods, A. A. Lapkin, Comp. Chem. Eng., 2025, 195, 109007). https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2025.109007

[4] An integrated self-optimizing programmable chemical synthesis and reaction engine (A. I. Leonov, A. J. S. Hammer, S. Lach, S. H. M. Mehr, D. Caramelli, D. Angelone, A. Khan, S. O’Sullivan, M. Craven, L. Wilbraham, L. Cronin, Nature Commun., 2024, 15, 1240). https://doi.org/10.1038/s41467-024-45444-3

[5] Machine learning-assisted discovery of flow reactor designs (T. Savage, N. Basha, J. McDonough, J. Krassowski, O. Matar, E. Antonio del Rio Chanona, Nature Chem. Eng., 2024, 1, 522–531). https://doi.org/10.1038/s44286-024-00099-1

[6] The rise of self-driving labs in chemical and materials sciences (M. Abolhasani, E. Kumacheva, Nature Synthesis, 2023, 2, 483–492). https://doi.org/10.1038/s44160-022-00231-0

[7] An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials (N. J. Szymanski, B. Rendy, Y. Fei et al., Nature, 2023, 624, 86–91). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w



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