人工智能方法辅助精细化学品设计与制造
报告题目： 人工智能方法辅助精细化学品设计与制造
报 告 人： 大连理工大学化工学院张磊副教授
报告时间：2023年7月6日下午14:00-15:00
报告地点：实验十九楼307会议室
欢迎各位老师和同学参加！
摘要:
我国精细化工产业大而不强，高端精细化学品的制造仍然是制约我国化工行业发展的“卡脖子”关键技术。因此，以智能设计为目标的产品工程是实现高端精细化学品智能制造的关键。本文使用机理-数据融合驱动的方法进行精细化学品设计与逆合成方法研究，在香精、橡胶助剂、小分子药物等设计问题中取得了较好的效果。首先，构建精准普适构效关系是精细化学品性能预测的关键科学问题，融合了量子化学与深度学习，开发分子电荷密度分布高通量生成方法，揭示分子构效关系作用机制，实现物性高通量预测，为分子智能设计提供理论基础。其次，高效分子组装策略及反向设计方法是精细化学品智能分子结构设计的关键科学问题，提出了骨架-基团耦合的分子组装策略，构建混合整数非线性规划模型，实现从性质到结构的反向分子设计目标，与高通量虚拟筛选相比，分子设计效率提升10倍，分子设计新颖性超95%。最后，复杂分子合成路径敏捷开发是精细化学品智能合成的关键科学问题，结合热力学与动力学机理，构建了基于反应机理的全映射反应模板数据库，并建立溶剂环境下反应速率定量预测模型，将反应路径与均相催化剂协同优化设计，实现合成路线敏捷开发。提出的方法可为精细化学品高效、智能设计提供理论基础与技术指导。
个人简介:
张磊，2014年博士毕业于清华大学化工系，丹麦技术大学及香港科技大学博士后，现为大连理工大学化工学院副教授、博士生导师。主要研究方向为过程系统工程、化工产品工程。曾获过程系统工程青年科技奖、Comput.Chem.Eng.最佳论文奖、ResultsinEngineering优秀青年科学家奖等。以第一及通讯作者发表SCI论文20余篇。主持国家自然科学基金面上基金2项、青年基金1项。担任系统工程学会过程系统工程专委会委员，化工学会信息技术应用专委会、模拟及仿真专委会青年委员。