近日，广东工业大学轻工化工学院教授林晓清团队在国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目的资助下，在低共熔溶剂黏度智能预测研究方面取得重要进展。相关成果发表于《美国化学工程师协会期刊》（AIChE Journal）。
低共熔溶剂作为“下一代绿色溶剂”，因合成简便、低毒可再生等优势，在分离、催化、电化学等领域应用广泛。然而，其黏度特性作为制约工业应用的核心参数，受分子组成、温度等因素影响显著，传统实验测量与预测方法存在效率低、泛化性差等局限。
针对低共熔溶剂黏度预测的技术瓶颈，研究团队创新性构建了一种融合消息传递神经网络（MPNN）、图注意力机制（GAT）和多层感知机（MLP）的多尺度黏度预测框架。该模型以SMILES分子结构及温度等理化性质为输入，通过MPNN提取分子局部化学键相互作用特征，借助GAT聚焦氢键供体/受体等关键亚结构生成全局分子表示，再结合预测密度等宏观理化性质，经MLP非线性变换实现黏度值精准输出。
在5790个低共熔溶剂样本数据集上的验证显示，模型预测精度高达R2=0.9945、平均绝对相对偏差（AARD）仅2.69%，显著优于随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）等传统机器学习模型，且对极端黏度值（如高黏度样本）表现出强适应性，有效解决了新型低共熔溶剂黏度预测泛化能力不足的问题。
除高精度预测外，研究团队进一步通过SHAP可解释性分析，量化了分子能量、重原子分子量等关键特征对黏度的影响，为理性设计兼具特定黏度属性与绿色特性的低共熔溶剂奠定了基础。未来，团队计划从优化模型效率、拓展多性质预测、构建实验-计算闭环及开发友好界面等方向深化研究，推动数据驱动方法在绿色溶剂定向设计与工业应用中的深度落地。
相关论文信息：https://doi.org/10.1002/aic.18924
根据12月13日发表于《自然》上的两项研究，澳大利亚北部和中部地区的土著是地球上基因最独特的群体，他们的基因变异率很高， ·“由于猫只在很短的时间内排出生物体，因此人类通过与它们一起生活的猫接触而感染弓形虫的机会相对较小。也就是 癌症是人类健康的主要威胁之一。近年来，一种新的靶向精准放射治疗手段——硼中子俘获治疗技术（BNCT）快速发展，对于复发 过去的数个月，对我国道路交通智能检测领域知名专家赵祥模教授来讲，一如既往地保持着忙碌而有序的“快节奏”，他从容地在多 2023年12月28日，陕西省审计厅在官网发布《2023年第9号审计结果公告》，其中西北大学2019年度预算执行及财务收支情况审计 2日，世界华人数学家联盟2023年会在复旦大学开幕。这是世界华人数学家联盟年会首次在上海举行。当天，上海数学与交叉学 。本文链接：低共熔溶剂黏度智能预测研究获重要进展http://www.sushuapos.com/show-11-22131-0.html
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