化学反应工程与催化：AI/ML 工作流程与自驱动实验室
化学物理
2026-03-09 v1 材料科学
摘要
化学反应工程是工业强盛与可持续化学的关键。通过智能、高效的催化剂或催化生态系统来实现。这需要运用先进的人工智能和机器学习 (AI/ML) 工作流程作为智能 AI 项目来实现。必须强调催化的基本原理。在催化剂设计、机理研究、反应工程和规模化方面必须使用 ML 驱动的工作流程，结合高通量实验 (HTE) 和自主、自驱动实验室 (SDL)。在实验经验与数据驱动方法协同工作时，能够加速这一开发进程。通过对异构、均质和生物催化剂进行数据驱动发现的参数化，并构建良性循环，以适用于各种化工行业的 agentic AI 任务。本文为催化中的发现科学和通过这种新生态系统实现化学反应工程的持续改进立下论点。
引用
@article{arxiv.2603.05526,
title = {Chemical Reaction Engineering and Catalysis: AI/ML Workflows and Self-Driving Laboratories},
author = {Rigoberto Advincula and Jihua Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.05526},
year = {2026}
}
备注
29 pages, 9 figures