数字催化邂逅流动化学，生物质转化创新飞跃

近期发表于英国皇家化学学会（Royal Society of Chemistry）旗下《Catalysis Science & Technology》期刊的综述《Digitalisation of catalytic processes for sustainable production of biobased chemicals and exploration of wider chemical space》指出，气候危机迫切需要找到减少石油资源使用的解决方案，例如开发替代化学品和燃料，并以木质纤维素催化转化为增值化学品作为案例研究，强调了数字技术的关键作用，包括改进数据集成、工艺优化和催化剂设计、合成和表征中的系统级决策。文中展现了数字技术在生物质催化转化中的多方面应用，同时也凸显了流动化学技术的巨大优势。论文由利物浦大学的 Firdaus Parveen 和 Anna G. Slater 共同撰写。

木质纤维素生物质是一种用于生产化学品和燃料的可持续原料，无需占用农业用地，通过光合作用从二氧化碳中产生，在自然界中储量丰富，每年产量超过 1700 亿吨。然而，现有的木质纤维素生物质中，仅有 5% 被用于生产化学品和燃料，其余 95% 都被当作废弃物处理。木质纤维素生物质的复杂性质和多样功能，使其转化为商品化产品的过程既具有挑战性又耗时，从而限制了它的应用。

为了解决这些挑战，并实现从生物质中可持续、高效地生产化学品，需要采用综合方法，包括：a）计算建模；b）数据驱动的催化剂设计；c）利用人工智能（AI）和机器学习（ML）工具进行工艺优化；d）合成技术，如高通量实验和流动自优化系统，以高效探索化学空间。数字技术与流动化学的结合，有望为这一难题提供新的解决方案。

在数字催化的数据框架方面，文章强调数据标准化和遵循 FAIR 原则，搭建合适的数据存储架构；数据驱动的催化剂设计与优化中，通过催化剂信息学和数据本体，利用数据科学技术设计新型催化剂。

在数据驱动的催化过程优化以及生物质衍生分子的化学空间探索上，流动化学发挥着不可或缺的作用。流动化学增强了对流速、温度和压力等参数的精确控制，凭借反应器微型化、高热传递速率和质量传递速率的特性，极大地提高了过程效率和可持续性。通过与下游处理集成，它能够实现原位过程监测。将 AI/ML 与流动技术相结合，可实时自动调整反应条件，如温度、压力、流速和试剂浓度，实现流动优化，这对于提高产率和选择性、减少浪费意义重大。同时，结合 AI/ML 与高通量实验等，借助流动化学，实现了对反应条件的精准把控和过程优化，也有助于探索生物质衍生分子的化学空间，实现新分子的发现。目前，流动化学已应用于将生物衍生化学品转化为商品化产品如生物基碳酸甘油酯、缩水甘油的生产，展现出良好的应用潜力。

总而言之，该综述揭示了数字催化在生物质转化领域的关键作用，流动化学作为其中重要一环，通过与数字技术的深度融合，在构建数据框架、驱动催化剂设计与优化以及催化过程优化中，为解决生物质转化难题提供了完整的数字化解决方案，推动生物质在未来能源和化工领域发挥重要作用，助力实现可持续发展。

PART.01/ 论文摘要

全球变暖和石油资源枯竭问题亟待人们的密切关注，加速相关进展迫在眉睫。在这些努力中，可以利用数字化方法，例如探索石化产品的有效替代品，或者高效识别性能更优的分子。木质纤维素生物质就是一种具有潜力的替代品，它是一种可持续的原料，可用于生产化学品和燃料，且不会与基本粮食供应产生竞争。然而，木质纤维素生物质本身结构复杂，其转化过程中还存在技术难题，这些都构成了重大障碍，需要采用数据驱动的方法来解决。文中以木质纤维素催化转化为高附加值化学品为例，强调数字技术的关键作用，这包括在催化剂设计、合成和表征过程中，改进数据整合、优化工艺以及进行系统级决策。数据驱动方法与技术相辅相成：机器学习（ML）和人工智能（AI）的融合能够实现高效的分子设计与优化；将 ML/AI 与流动化学以及高通量合成技术相结合，则可以提高可扩展性和可持续性。这些创新共同助力化学工业更具韧性和可持续性，降低对化石燃料的依赖，并减轻对环境的影响。

PART.02/ 催化过程优化

最优催化剂只是其中一部分，在任何催化过程中，过程优化都至关重要。对于生物基分子的催化转化而言，由于生物质结构复杂，这一过程尤其具有挑战性。因此，除了寻找高活性、高选择性、经济高效且可持续的催化剂外，还应致力于使过程优化更快、更具选择性且成本效益更高。可以采用数据驱动和基于ML/AI的方法，并结合高通量实验、流动技术和实时分析，通过促进快速决策和支持合成方法来提高过程性能。这有助于将实验室规模的研究转化为工业规模的生产，推动向生物质基经济的转型。尽管ML/AI与高通量、流动和实时分析已在药物化学以及催化领域得到应用，但在生物基转化方面的应用实例却很少。

Eyke等人强调了ML与高通量技术协同作用对快速探索化学空间和优化的重要性，通过实验和分析数据在反馈回路中迭代改进ML算法的性能。他们建议将传统的统计方法（如实验设计（DoE））与ML模型相结合，以利用两种方法的优势，在高维化学反应空间中实现最佳实验设计。为了降低过程维度的成本，可以采用主成分分析（PCA）等降维算法。贝叶斯神经网络可用于构建概率代理模型，而“传统”算法（如神经网络（NN）和随机森林（RF））可作为代理模型来描述和探索需要优化多个参数时产生的高维空间。

选择最节省时间和资源的优化方法可能具有挑战性，但在催化领域的应用实例让人有充分理由去尝试。Install等人最近将统计DoE方法与高通量平台相结合，优化溶剂组成，以实现SnCl4·5H2O催化葡萄糖转化为乳酸甲酯的最大转化率。通过这种策略，仅进行了58次实验就确定了最佳反应条件（在甲醇中加入7.5%的水，产率可达75.9%）。

Yang等人采用机器学习框架进行催化剂筛选和过程优化，用于CO2间接加氢制甲醇和乙二醇。最初，基于催化剂描述符（即制备条件、操作参数和进料条件）的数据集通过PCA进行分析，然后通过添加更多催化剂描述符数据集进一步改进。在试验的三种机器学习模型（RF、NN和SVR）中，经过对每个模型的超参数进行优化（以最小均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和最高决定系数（R2为指标），发现具有两个隐藏神经层的NN预测准确率最高。通过特征工程去除模型中的冗余特征，在最小化数据损失的同时提高了模型的预测准确率。利用Shapley加性解释（SHAP）对改进后的机器学习模型进行解释，并预测空速和氢酯比是影响转化率和产物产率的最重要因素。使用带有遗传算法的ML模型来最大化CO2间接加氢系统的产物产率，结果表明xMoOx-Cu/SiO2是与其他催化系统相比催化活性最佳的候选催化剂。不过，在将其应用于工业之前，实验验证必不可少。Liu等人在生物质衍生的乙酰丙酸加氢制γ-戊内酯的研究中也采用了类似的方法。通过ML模型分析和SHAP预测，温度是乙酰丙酸加氢反应的重要因素，而多目标优化的遗传算法确定Ru/N@CNTs是有前景的催化剂。

Wang等人利用已发表文献中的584个数据点构建数据库，训练了一个ML模型，用于预测和优化生物质焦油的催化蒸汽重整过程。RF算法预测反应温度是影响焦油主要成分甲苯转化率的最重要因素，其次是载体、添加剂、Ni负载量和煅烧温度。使用负载在γ-Al2O3上的Ni-Co作为催化剂进行实验验证，发现预测结果与实验数据吻合良好。催化过程中关键参数的最佳范围为：反应温度600-700°C，Ni负载量5-15 wt%，煅烧温度500-650°C，在该条件下甲苯转化率最高。此外，他们强调了合适的载体和添加剂的重要性，它们可以提供更多活性位点并促进Ni的分散，从而显著提高催化性能，提升催化剂的活性和稳定性。

可重复的过程控制，如对混合、温度曲线、添加速率等进行可靠的维护和数据记录，与催化剂合成和配方的可重复性同样重要；两者都是有意义的优化的基础。在这方面，数字化和工业4.0有望显著改变化学品和材料的发现与开发。通过整合流动合成、自动化、分析和实时反应控制等多种技术，该行业正朝着高效、数据驱动的发现和合成协议迈进。

流动化学增强了对流速、温度和压力等参数的控制，通过减少浪费提高了过程效率和可持续性。此外，流动化学支持与下游处理集成，并能够通过捕获大量过程和产品数据进行原位过程监测。Kaisin等人报告了将生物质衍生化学品转化为药物成分在化学、过程、供应链和监管方面面临的挑战。他们强调了流动化学在以更安全、可扩展的方式合成化学品方面的优势，同时还能减少环境影响并提高过程效率。结合下游的过程分析技术（PAT）可以提供实时数据，并在生产过程中控制产品质量。然而，生物质来源的杂质分布多样及其产生的副产物仍然是一个主要问题。

流动化学也被用于将生物衍生化学品转化为商品化产品。Muzyka等人采用流动过程大规模生产生物基碳酸甘油酯，时空产率达到2.7 kg·h-1·L-1，环境因子（E因子）低至4.7。Sivo等人开发并优化了一种从甘油制备缩水甘油的连续流动过程，解决了反应时间长、条件苛刻和中间体不稳定等问题。与间歇法相比，优化后的过程产率更高，反应质量强度更好，可持续性更强。进一步的探索实现了缩水甘油衍生物的集成制备，展示了氨解、聚合和甲苯磺酰化反应的方案，突出了连续流动方法的可扩展性和多功能性。技术经济和生命周期评估证实了其在成本、效率和环境影响方面的优势。

连续流动已在多项研究中用于将生物质衍生的甘油升级为精细化学品和药物。然而，在连续流动条件下将其他平台化学品升级为高附加值化学品和燃料的路线仍然很少，相关的多相催化剂研究也有限。

利用下游PAT工具和ML算法进行流动优化，可以实时自动调整反应条件，如温度、压力、流速和试剂浓度。这种自优化合成平台最大限度地减少了人为干预，能够加速确定最佳反应参数，提高产率和选择性，并减少浪费。在有机分子、药物和纳米颗粒的自动化合成方面已有诸多实例，实现了具有所需特性的分子的选择性、经济高效且可扩展的合成。

最近，开发出了一种结合主动机器学习和“人在回路”的混合工作流程，用于生成信息丰富的数据集。Kuddusi等人采用这种方法评估负载在Al2O3上的Ni基和Co基催化剂对CO2热催化转化为CH4的性能。研究人员在超过5000万个潜在实验的设计空间内进行了48次催化活性测试，使用自动化反应器系统确保反应条件可控。关键实验变量包括温度、压力、催化剂组成以及合成条件（如煅烧和还原温度）。该数据集训练了三种回归算法——高斯过程、RF和极端梯度提升，以预测CO2转化率、甲烷选择性和甲烷时空产率。特征重要性分析突出了温度、Ni负载量和煅烧温度是影响催化剂活性的关键因素。实验验证确定了最佳煅烧温度范围（673 - 723K），超过该范围，由于材料结构变化，催化剂活性会降低。该研究展示了将主动机器学习与实验工作流程相结合优化化学反应的潜力，并表明该方法在具有不同设计空间的其他反应中具有广泛的适用性。

PART.03/ 生物质衍生分子的化学空间探索

当数据集被严格记录时，从催化反应中发现和探索新的化学产品就与催化剂和过程优化紧密结合。AI和ML工具可以通过处理多维输入和输出关系，如从所需属性出发设计新型生物质衍生的石化产品替代品。ML算法可以分析大量生物质衍生化合物的数据集，预测它们的性质，并提出针对特定应用（如生物燃料、生物塑料或药物）定制的新型分子结构。AI驱动的技术，如生成模型（如生成对抗网络（GANs）或变分自编码器）和强化学习，能够探索复杂的化学空间，有助于从可持续原料设计分子。这种方法加速了发现过程，减少了对试错实验的依赖，并通过优化可再生生物质资源的价值实现，促进了循环生物经济的发展。

Batchu等人强调了探索和加速生产在传统炼油厂中没有类似物的高性能生物质基分子的重点领域，主张使用逆合成方法、文本挖掘、自然语言处理和现代机器学习模型来寻找机会。通过主动学习方法增强的自动化实验室和模拟数据，能够高效生成热化学和动力学数据，这对于开发详细且经过验证的过程模型、理解产品结构 - 属性关系以及建立催化剂和溶剂描述符与其性能之间的相关性至关重要。

Chang等人使用这些方法确定了用于航空燃料的生物衍生替代品及其催化合成路线，主要基于源自半纤维素原料的呋喃类化合物。自动网络生成和半经验热化学计算预测了300多条合成路线中超过100种潜在的可持续航空燃料候选物（C8-C16烷烃和环烷烃）。2-甲基庚烷、乙基环己烷和丙基环己烷被认为是最有前景的候选物，但它们都需要多个合成步骤，包括耗能的加氢和脱氧步骤。建议采用多功能催化剂系统进行过程强化，以克服这些挑战。

Singh等人最近展示了机器学习模型在相对较小且标记稀疏的数据集上进行反应发现的潜力。RF方法能够可靠地预测亚胺不对称加氢反应的产率和对映选择性。由于从实验数据中推导分子特征较为困难，因此反应物、溶剂、催化剂等的量子力学衍生分子描述符（即电荷、频率、强度、最高占据分子轨道（HOMO）、最低未占据分子轨道（LUMO）和核磁共振位移）被用作特征工程的输入向量。基于简化分子线性输入规范（SMILES）的分子表示和定制的自然语言处理（NLP）技术的特征学习技术，被证明是预测产率和对映选择性的有前景的策略。他们采用了迁移学习方法，先在一个大的数据集（105-106个分子）上训练模型以探索潜在化学空间，然后针对目标反应库（102-103个反应）对模型进行微调。此外，深度神经网络中潜在空间的探索为识别适合特定反应的新型有用底物提供了一种有前景的生成策略。这些方法突出了分子ML在加速反应发现和优化方面的潜力。

ML已被用于改进可持续能源和燃料领域新型生物基聚合物的合成和设计。Abu Sofian等人的一篇综述报道了基于ML的生物聚合物的研究现状，并强调了通过修改算法或探索深度学习模型来增强热稳定性、机械强度和降低降解率的未来发展方向。

同样，Akinpelu等人强调了机器学习在热解领域的应用：从生物炼制到产品生命周期末端管理。ML方法，尤其是人工神经网络（ANN），由于其能够模拟“高度非线性”的输入 - 输出关系，在热解研究中得到广泛应用。他们强调了ML在加速生物质热解研究、开发和扩大规模方面的潜力，并建议在生命周期评估（LCA）和技术经济分析中进一步应用。

需要指出的是，LCA和可持续性指标对于生物质衍生的替代分子与石化产品同样重要。LCA是一种用于评估过程、系统或产品在其整个生命周期（从原材料提取到处置）内环境影响的方法。LCA的主要目标是为决策者提供数据，以便选择满足社会需求的可持续技术方案。

可持续反应的识别是一个复杂的跨学科挑战。Weber等人探讨了从可再生和废弃原料中自动发现和评估可持续化学反应路线的不同方法。这些方法借助化学数据智能，聚焦于数据、评估指标和决策制定，探索循环经济的机会。研究发现，LCA和可持续性评估的主要瓶颈是不完整的数据集，这阻碍了质量平衡计算，并且难以将区域废物流组成、预处理方法和使用寿命结束时的用途等各种数据来源联系起来。为了克服这些问题，他们提出了通过数字化化学数据、可持续性评估指标和决策制定进行系统反应路径规划的路线图。

PART.04/ 论文结论与未来展望

利用源自可再生木质纤维素原料的替代分子，可以实现去化石燃料化，摆脱对石化产业的依赖，但这需要跨学科的合作，以及对数据驱动方法的投入。由于生物质及其衍生分子的复杂特性，将木质纤维素生物质催化转化为高附加值化学品和燃料前体的过程充满挑战。在使用多相催化剂时，由于其本身存在的可重复性、稳定性和耐久性等问题，使得这一过程更加复杂。

催化过程的数字化是解决这一多维度问题的潜在方案。在先进的优化和发现工作流程中，对数据进行记录、共享、管理、分析和利用，将对从催化剂开发、工艺优化到替代生物基分子探索的每一个步骤产生影响。

在这篇展望文章中，我们聚焦于数字催化的前沿进展，探讨了如何将这些方法应用于生物质催化转化。我们需要数据框架来记录以催化剂为核心的数据（合成和表征数据）和以反应为核心的数据（反应性能数据）。目前已经提出了多种用于多相催化剂和材料合成的数据框架，这些框架也可应用于生物质催化领域。为确保该领域的广泛应用和发展，这些框架应遵循FAIR原则，保证元数据以机器和人类都可读的格式记录，并进行整理以消除不一致性。本体已被用于以分层方式构建庞大的数据集，使它们相互关联并便于搜索；这对于生物质催化中的复杂反应过程尤为重要。通过这种方式，已报道的文献数据可用于催化剂设计和开发，借助催化剂信息学和ML模型为特定转化发现最佳催化剂，从而增加生物质成为化学供应链一部分的可能性。

生物质转化的多步骤和复杂性既需要先进的解决方案，也为数字催化方法和反应器技术的发展带来了挑战。AI/ML与高通量实验、流动反应器和实时分析的结合，可以加速工艺优化和化学空间的探索，以发现新分子。AI/ML模型与实验设计（DOE）和主成分分析（PCA）相结合，能够在探索更广阔的化学反应空间的同时降低成本。对于在催化领域使用这些方法的研究群体来说，用实验数据验证和改进这些模型是重要的下一步。

实现生物质催化转化数字化的一个主要挑战是缺乏可用的结构化数据和元数据。未来的研究应专注于在现有的网络平台上记录元数据，并开发数据框架来记录以催化剂和反应为中心的数据，同时集成AI/ML工作流程以进行工艺优化。此外，生命周期评估（LCA）和可持续性指标的数据对于将实验室研究转化为工业规模生产以及实现理想的循环经济至关重要。最终，解决这一挑战需要化学家、化学工程师、计算机和数据科学家之间的国际和跨学科合作；近年来开发的方法为将95%未使用的木质纤维素原料转化为生物燃料经济的基础提供了最大的可能性。

PART.05/ 划重点

生物质作为一种可再生资源，具有巨大的能源潜力。然而，如何高效地将生物质转化为高附加值的能源产品，一直是科研领域的热点问题。

从这篇综述我们可以看到，流动化学在生物质转化中具有重要作用。它增强了对反应参数的控制，提高了过程效率和可持续性，支持与下游处理集成，并能进行原位过程监测。通过结合下游的过程分析技术（PAT），可以提供实时数据，控制产品质量。目前已应用于生物基碳酸甘油酯、缩水甘油等商品产品的生产，展示了其在生物质转化中的潜力。

在流动化学领域，数字技术正在成为强大的赋能工具。机器学习和人工智能算法可以实时分析流动化学过程中的大量数据，实现对反应条件的精准控制和优化。通过与流动化学的结合，数字技术能够加速反应优化，提高产率和选择性，减少浪费，推动流动化学在生物质转化领域的更广泛应用，为实现可持续的生物质基经济提供强大的技术支持。

总体而言，这篇论文为我们展现了数字催化在生物质转化领域的巨大潜力，随着数字技术和流动化学技术的不断发展和完善，相信生物质将在未来的能源和化工领域发挥重要作用。

ABOUT

期刊：Catalysis Science & Technology

通讯作者：Firdaus Parveen

通讯单位：University of Liverpool

论文DOI：10.1039/d4cy01525h

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