近期發表于英國皇家化學學會（Royal Society of Chemistry）旗下《Catalysis Science & Technology》期刊的綜述《Digitalisation of catalytic processes for sustainable production of biobased chemicals and exploration of wider chemical space》指出，氣候危機迫切需要找到減少石油資源使用的解決方案，例如開發替代化學品和燃料，并以木質纖維素催化轉化為增值化學品作為案例研究，強調了數字技術的關鍵作用，包括改進數據集成、工藝優化和催化劑設計、合成和表征中的系統級決策。文中展現了數字技術在生物質催化轉化中的多方面應用，同時也凸顯了流動化學技術的巨大優勢。論文由利物浦大學的 Firdaus Parveen 和 Anna G. Slater 共同撰寫。
木質纖維素生物質是一種用于生產化學品和燃料的可持續原料，無需占用農業用地，通過光合作用從二氧化碳中產生，在自然界中儲量豐富，每年產量超過 1700 億噸。然而，現有的木質纖維素生物質中，僅有 5% 被用于生產化學品和燃料，其余 95% 都被當作廢棄物處理。木質纖維素生物質的復雜性質和多樣功能，使其轉化為商品化產品的過程既具有挑戰性又耗時，從而限制了它的應用。
為了解決這些挑戰，并實現從生物質中可持續、高效地生產化學品，需要采用綜合方法，包括：a）計算建模；b）數據驅動的催化劑設計；c）利用人工智能（AI）和機器學習（ML）工具進行工藝優化；d）合成技術，如高通量實驗和流動自優化系統，以高效探索化學空間。數字技術與流動化學的結合，有望為這一難題提供新的解決方案。
在數字催化的數據框架方面，文章強調數據標準化和遵循 FAIR 原則，搭建合適的數據存儲架構；數據驅動的催化劑設計與優化中，通過催化劑信息學和數據本體，利用數據科學技術設計新型催化劑。
在數據驅動的催化過程優化以及生物質衍生分子的化學空間探索上，流動化學發揮著不可或缺的作用。流動化學增強了對流速、溫度和壓力等參數的精確控制，憑借反應器微型化、高熱傳遞速率和質量傳遞速率的特性，極大地提高了過程效率和可持續性。通過與下游處理集成，它能夠實現原位過程監測。將 AI/ML 與流動技術相結合，可實時自動調整反應條件，如溫度、壓力、流速和試劑濃度，實現流動優化，這對于提高產率和選擇性、減少浪費意義重大。同時，結合 AI/ML 與高通量實驗等，借助流動化學，實現了對反應條件的精準把控和過程優化，也有助于探索生物質衍生分子的化學空間，實現新分子的發現。目前，流動化學已應用于將生物衍生化學品轉化為商品化產品如生物基碳酸甘油酯、縮水甘油的生產，展現出良好的應用潛力。
總而言之，該綜述揭示了數字催化在生物質轉化領域的關鍵作用，流動化學作為其中重要一環，通過與數字技術的深度融合，在構建數據框架、驅動催化劑設計與優化以及催化過程優化中，為解決生物質轉化難題提供了完整的數字化解決方案，推動生物質在未來能源和化工領域發揮重要作用，助力實現可持續發展。
最優催化劑只是其中一部分，在任何催化過程中，過程優化都至關重要。對于生物基分子的催化轉化而言，由于生物質結構復雜，這一過程尤其具有挑戰性。因此，除了尋找高活性、高選擇性、經濟高效且可持續的催化劑外，還應致力于使過程優化更快、更具選擇性且成本效益更高。可以采用數據驅動和基于ML/AI的方法，并結合高通量實驗、流動技術和實時分析，通過促進快速決策和支持合成方法來提高過程性能。這有助于將實驗室規模的研究轉化為工業規模的生產，推動向生物質基經濟的轉型。盡管ML/AI與高通量、流動和實時分析已在藥物化學以及催化領域得到應用，但在生物基轉化方面的應用實例卻很少。
Eyke等人強調了ML與高通量技術協同作用對快速探索化學空間和優化的重要性，通過實驗和分析數據在反饋回路中迭代改進ML算法的性能。他們建議將傳統的統計方法（如實驗設計（DoE））與ML模型相結合，以利用兩種方法的優勢，在高維化學反應空間中實現最佳實驗設計。為了降低過程維度的成本，可以采用主成分分析（PCA）等降維算法。貝葉斯神經網絡可用于構建概率代理模型，而“傳統”算法（如神經網絡（NN）和隨機森林（RF））可作為代理模型來描述和探索需要優化多個參數時產生的高維空間。
選擇最節省時間和資源的優化方法可能具有挑戰性，但在催化領域的應用實例讓人有充分理由去嘗試。Install等人最近將統計DoE方法與高通量平臺相結合，優化溶劑組成，以實現SnCl4·5H2O催化葡萄糖轉化為乳酸甲酯的最大轉化率。通過這種策略，僅進行了58次實驗就確定了最佳反應條件（在甲醇中加入7.5%的水，產率可達75.9%）。
Yang等人采用機器學習框架進行催化劑篩選和過程優化，用于CO2間接加氫制甲醇和乙二醇。最初，基于催化劑描述符（即制備條件、操作參數和進料條件）的數據集通過PCA進行分析，然后通過添加更多催化劑描述符數據集進一步改進。在試驗的三種機器學習模型（RF、NN和SVR）中，經過對每個模型的超參數進行優化（以最小均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）和最高決定系數（R2為指標），發現具有兩個隱藏神經層的NN預測準確率最高。通過特征工程去除模型中的冗余特征，在最小化數據損失的同時提高了模型的預測準確率。利用Shapley加性解釋（SHAP）對改進后的機器學習模型進行解釋，并預測空速和氫酯比是影響轉化率和產物產率的最重要因素。使用帶有遺傳算法的ML模型來最大化CO2間接加氫系統的產物產率，結果表明xMoOx-Cu/SiO2是與其他催化系統相比催化活性最佳的候選催化劑。不過，在將其應用于工業之前，實驗驗證必不可少。Liu等人在生物質衍生的乙酰丙酸加氫制γ-戊內酯的研究中也采用了類似的方法。通過ML模型分析和SHAP預測，溫度是乙酰丙酸加氫反應的重要因素，而多目標優化的遺傳算法確定Ru/N@CNTs是有前景的催化劑。
Wang等人利用已發表文獻中的584個數據點構建數據庫，訓練了一個ML模型，用于預測和優化生物質焦油的催化蒸汽重整過程。RF算法預測反應溫度是影響焦油主要成分甲苯轉化率的最重要因素，其次是載體、添加劑、Ni負載量和煅燒溫度。使用負載在γ-Al2O3上的Ni-Co作為催化劑進行實驗驗證，發現預測結果與實驗數據吻合良好。催化過程中關鍵參數的最佳范圍為：反應溫度600-700°C，Ni負載量5-15 wt%，煅燒溫度500-650°C，在該條件下甲苯轉化率最高。此外，他們強調了合適的載體和添加劑的重要性，它們可以提供更多活性位點并促進Ni的分散，從而顯著提高催化性能，提升催化劑的活性和穩定性。
可重復的過程控制，如對混合、溫度曲線、添加速率等進行可靠的維護和數據記錄，與催化劑合成和配方的可重復性同樣重要；兩者都是有意義的優化的基礎。在這方面，數字化和工業4.0有望顯著改變化學品和材料的發現與開發。通過整合流動合成、自動化、分析和實時反應控制等多種技術，該行業正朝著高效、數據驅動的發現和合成協議邁進。
流動化學增強了對流速、溫度和壓力等參數的控制，通過減少浪費提高了過程效率和可持續性。此外，流動化學支持與下游處理集成，并能夠通過捕獲大量過程和產品數據進行原位過程監測。Kaisin等人報告了將生物質衍生化學品轉化為藥物成分在化學、過程、供應鏈和監管方面面臨的挑戰。他們強調了流動化學在以更安全、可擴展的方式合成化學品方面的優勢，同時還能減少環境影響并提高過程效率。結合下游的過程分析技術（PAT）可以提供實時數據，并在生產過程中控制產品質量。然而，生物質來源的雜質分布多樣及其產生的副產物仍然是一個主要問題。
流動化學也被用于將生物衍生化學品轉化為商品化產品。Muzyka等人采用流動過程大規模生產生物基碳酸甘油酯，時空產率達到2.7 kg·h-1·L-1，環境因子（E因子）低至4.7。Sivo等人開發并優化了一種從甘油制備縮水甘油的連續流動過程，解決了反應時間長、條件苛刻和中間體不穩定等問題。與間歇法相比，優化后的過程產率更高，反應質量強度更好，可持續性更強。進一步的探索實現了縮水甘油衍生物的集成制備，展示了氨解、聚合和甲苯磺酰化反應的方案，突出了連續流動方法的可擴展性和多功能性。技術經濟和生命周期評估證實了其在成本、效率和環境影響方面的優勢。
連續流動已在多項研究中用于將生物質衍生的甘油升級為精細化學品和藥物。然而，在連續流動條件下將其他平臺化學品升級為高附加值化學品和燃料的路線仍然很少，相關的多相催化劑研究也有限。
利用下游PAT工具和ML算法進行流動優化，可以實時自動調整反應條件，如溫度、壓力、流速和試劑濃度。這種自優化合成平臺最大限度地減少了人為干預，能夠加速確定最佳反應參數，提高產率和選擇性，并減少浪費。在有機分子、藥物和納米顆粒的自動化合成方面已有諸多實例，實現了具有所需特性的分子的選擇性、經濟高效且可擴展的合成。
最近，開發出了一種結合主動機器學習和“人在回路”的混合工作流程，用于生成信息豐富的數據集。Kuddusi等人采用這種方法評估負載在Al2O3上的Ni基和Co基催化劑對CO2熱催化轉化為CH4的性能。研究人員在超過5000萬個潛在實驗的設計空間內進行了48次催化活性測試，使用自動化反應器系統確保反應條件可控。關鍵實驗變量包括溫度、壓力、催化劑組成以及合成條件（如煅燒和還原溫度）。該數據集訓練了三種回歸算法——高斯過程、RF和極端梯度提升，以預測CO2轉化率、甲烷選擇性和甲烷時空產率。特征重要性分析突出了溫度、Ni負載量和煅燒溫度是影響催化劑活性的關鍵因素。實驗驗證確定了最佳煅燒溫度范圍（673 - 723K），超過該范圍，由于材料結構變化，催化劑活性會降低。該研究展示了將主動機器學習與實驗工作流程相結合優化化學反應的潛力，并表明該方法在具有不同設計空間的其他反應中具有廣泛的適用性。
當數據集被嚴格記錄時，從催化反應中發現和探索新的化學產品就與催化劑和過程優化緊密結合。AI和ML工具可以通過處理多維輸入和輸出關系，如從所需屬性出發設計新型生物質衍生的石化產品替代品。ML算法可以分析大量生物質衍生化合物的數據集，預測它們的性質，并提出針對特定應用（如生物燃料、生物塑料或藥物）定制的新型分子結構。AI驅動的技術，如生成模型（如生成對抗網絡（GANs）或變分自編碼器）和強化學習，能夠探索復雜的化學空間，有助于從可持續原料設計分子。這種方法加速了發現過程，減少了對試錯實驗的依賴，并通過優化可再生生物質資源的價值實現，促進了循環生物經濟的發展。
Batchu等人強調了探索和加速生產在傳統煉油廠中沒有類似物的高性能生物質基分子的重點領域，主張使用逆合成方法、文本挖掘、自然語言處理和現代機器學習模型來尋找機會。通過主動學習方法增強的自動化實驗室和模擬數據，能夠高效生成熱化學和動力學數據，這對于開發詳細且經過驗證的過程模型、理解產品結構 - 屬性關系以及建立催化劑和溶劑描述符與其性能之間的相關性至關重要。
Chang等人使用這些方法確定了用于航空燃料的生物衍生替代品及其催化合成路線，主要基于源自半纖維素原料的呋喃類化合物。自動網絡生成和半經驗熱化學計算預測了300多條合成路線中超過100種潛在的可持續航空燃料候選物（C8-C16烷烴和環烷烴）。2-甲基庚烷、乙基環己烷和丙基環己烷被認為是最有前景的候選物，但它們都需要多個合成步驟，包括耗能的加氫和脫氧步驟。建議采用多功能催化劑系統進行過程強化，以克服這些挑戰。
Singh等人最近展示了機器學習模型在相對較小且標記稀疏的數據集上進行反應發現的潛力。RF方法能夠可靠地預測亞胺不對稱加氫反應的產率和對映選擇性。由于從實驗數據中推導分子特征較為困難，因此反應物、溶劑、催化劑等的量子力學衍生分子描述符（即電荷、頻率、強度、最高占據分子軌道（HOMO）、最低未占據分子軌道（LUMO）和核磁共振位移）被用作特征工程的輸入向量。基于簡化分子線性輸入規范（SMILES）的分子表示和定制的自然語言處理（NLP）技術的特征學習技術，被證明是預測產率和對映選擇性的有前景的策略。他們采用了遷移學習方法，先在一個大的數據集（105-106個分子）上訓練模型以探索潛在化學空間，然后針對目標反應庫（102-103個反應）對模型進行微調。此外，深度神經網絡中潛在空間的探索為識別適合特定反應的新型有用底物提供了一種有前景的生成策略。這些方法突出了分子ML在加速反應發現和優化方面的潛力。
ML已被用于改進可持續能源和燃料領域新型生物基聚合物的合成和設計。Abu Sofian等人的一篇綜述報道了基于ML的生物聚合物的研究現狀，并強調了通過修改算法或探索深度學習模型來增強熱穩定性、機械強度和降低降解率的未來發展方向。
同樣，Akinpelu等人強調了機器學習在熱解領域的應用：從生物煉制到產品生命周期末端管理。ML方法，尤其是人工神經網絡（ANN），由于其能夠模擬“高度非線性”的輸入 - 輸出關系，在熱解研究中得到廣泛應用。他們強調了ML在加速生物質熱解研究、開發和擴大規模方面的潛力，并建議在生命周期評估（LCA）和技術經濟分析中進一步應用。
需要指出的是，LCA和可持續性指標對于生物質衍生的替代分子與石化產品同樣重要。LCA是一種用于評估過程、系統或產品在其整個生命周期（從原材料提取到處置）內環境影響的方法。LCA的主要目標是為決策者提供數據，以便選擇滿足社會需求的可持續技術方案。
可持續反應的識別是一個復雜的跨學科挑戰。Weber等人探討了從可再生和廢棄原料中自動發現和評估可持續化學反應路線的不同方法。這些方法借助化學數據智能，聚焦于數據、評估指標和決策制定，探索循環經濟的機會。研究發現，LCA和可持續性評估的主要瓶頸是不完整的數據集，這阻礙了質量平衡計算，并且難以將區域廢物流組成、預處理方法和使用壽命結束時的用途等各種數據來源聯系起來。為了克服這些問題，他們提出了通過數字化化學數據、可持續性評估指標和決策制定進行系統反應路徑規劃的路線圖。
利用源自可再生木質纖維素原料的替代分子，可以實現去化石燃料化，擺脫對石化產業的依賴，但這需要跨學科的合作，以及對數據驅動方法的投入。由于生物質及其衍生分子的復雜特性，將木質纖維素生物質催化轉化為高附加值化學品和燃料前體的過程充滿挑戰。在使用多相催化劑時，由于其本身存在的可重復性、穩定性和耐久性等問題，使得這一過程更加復雜。
催化過程的數字化是解決這一多維度問題的潛在方案。在先進的優化和發現工作流程中，對數據進行記錄、共享、管理、分析和利用，將對從催化劑開發、工藝優化到替代生物基分子探索的每一個步驟產生影響。
在這篇展望文章中，我們聚焦于數字催化的前沿進展，探討了如何將這些方法應用于生物質催化轉化。我們需要數據框架來記錄以催化劑為核心的數據（合成和表征數據）和以反應為核心的數據（反應性能數據）。目前已經提出了多種用于多相催化劑和材料合成的數據框架，這些框架也可應用于生物質催化領域。為確保該領域的廣泛應用和發展，這些框架應遵循FAIR原則，保證元數據以機器和人類都可讀的格式記錄，并進行整理以消除不一致性。本體已被用于以分層方式構建龐大的數據集，使它們相互關聯并便于搜索；這對于生物質催化中的復雜反應過程尤為重要。通過這種方式，已報道的文獻數據可用于催化劑設計和開發，借助催化劑信息學和ML模型為特定轉化發現最佳催化劑，從而增加生物質成為化學供應鏈一部分的可能性。
生物質轉化的多步驟和復雜性既需要先進的解決方案，也為數字催化方法和反應器技術的發展帶來了挑戰。AI/ML與高通量實驗、流動反應器和實時分析的結合，可以加速工藝優化和化學空間的探索，以發現新分子。AI/ML模型與實驗設計（DOE）和主成分分析（PCA）相結合，能夠在探索更廣闊的化學反應空間的同時降低成本。對于在催化領域使用這些方法的研究群體來說，用實驗數據驗證和改進這些模型是重要的下一步。
實現生物質催化轉化數字化的一個主要挑戰是缺乏可用的結構化數據和元數據。未來的研究應專注于在現有的網絡平臺上記錄元數據，并開發數據框架來記錄以催化劑和反應為中心的數據，同時集成AI/ML工作流程以進行工藝優化。此外，生命周期評估（LCA）和可持續性指標的數據對于將實驗室研究轉化為工業規模生產以及實現理想的循環經濟至關重要。最終，解決這一挑戰需要化學家、化學工程師、計算機和數據科學家之間的國際和跨學科合作；近年來開發的方法為將95%未使用的木質纖維素原料轉化為生物燃料經濟的基礎提供了最大的可能性。
生物質作為一種可再生資源，具有巨大的能源潛力。然而，如何高效地將生物質轉化為高附加值的能源產品，一直是科研領域的熱點問題。
從這篇綜述我們可以看到，流動化學在生物質轉化中具有重要作用。它增強了對反應參數的控制，提高了過程效率和可持續性，支持與下游處理集成，并能進行原位過程監測。通過結合下游的過程分析技術（PAT），可以提供實時數據，控制產品質量。目前已應用于生物基碳酸甘油酯、縮水甘油等商品產品的生產，展示了其在生物質轉化中的潛力。
在流動化學領域，數字技術正在成為強大的賦能工具。機器學習和人工智能算法可以實時分析流動化學過程中的大量數據，實現對反應條件的精準控制和優化。通過與流動化學的結合，數字技術能夠加速反應優化，提高產率和選擇性，減少浪費，推動流動化學在生物質轉化領域的更廣泛應用，為實現可持續的生物質基經濟提供強大的技術支持。
總體而言，這篇論文為我們展現了數字催化在生物質轉化領域的巨大潛力，隨著數字技術和流動化學技術的不斷發展和完善，相信生物質將在未來的能源和化工領域發揮重要作用。
期刊：Catalysis Science & Technology
通訊作者：Firdaus Parveen
通訊單位：University of Liverpool
論文DOI：10.1039/d4cy01525h
京公網安備11010802043632
