可持续

近日，国家自然科学基金委员会发布2013年度NSFC—IUPAC合作研究项目征集指南，中、巴、美、德4国开始资助可持续化学领域的合作研究。 　　根据国家自然科学基金委员会(NSFC)、巴西FAPESP、美国NSF以及德国DFG等科研资助机构与国际纯粹与应用化学联合会(IUPAC)达成的开展联合资助合作研究项目的协议，自2013年起，各方将共同资助各国科学家在“可持续化学”领域开展合作研究。该类项目申请须由来自以上4国中至少3国科学家作为PI联合提交。 　　该计划2013年的合作领域是“面向可持续催化的新型分子和超分子理论及合成方法”，项目实施周期为3年，未按要求填写指定申请代码的申请书将不予受理。 　　该项目申请人应具有高级专业技术职务(职称) 作为项目负责人，正在承担或承担过3年期以上科学基金项目。各方科学家之间应当具有一定的合作基础，项目申请应充分体现强强合作，优势互补。 　　本项目类别属于国际(地区)合作研究项目，申请人(不含参与者)同年只能申请一项同类项目。 　　申请者须于2013年1月14日前提交英文预申请书，2013年2月1日由征集秘书处通知申请人是否具备提交正式申请资格。

其中国西南战略增添新理念“创新成就可持续建筑” 　　拉法基集团日前宣布，其可持续建筑研发实验室在重庆南山落成，拉法基同时与重庆大学签署合作协议。时值重庆市市长国际经济顾问团(以下简称“CMIA”)会议召开，作为该会议的执行主席，拉法基集团董事长兼首席执行官乐峰(Bruno Lafont)表示，“环境的可持续性已成为重庆市市长国际经济顾问团会议的一个重要议题，这也说明我们选择了合适的时机来签署该合作协议。” 　　最近的研究表明，建筑行业的能耗约占全球能耗的40%，其温室气体排放量占全球总量的30%。要应对这种挑战，意味着需要考虑建筑物的整个使用周期，即如何从原材料的开采到通过施工、使用和拆除来实现建筑物的重复利用。 　　“拉法基集团每年投入超过1.5亿欧元用于与产品、系统以及工业流程相关的技术创新和研发，其中60%用于可持续建筑的研发。”乐峰说，重庆可持续建筑研发实验室作为法国里昂研发中心的延伸，拥有拉法基最前沿的技术，是拉法基集团在全球建立的第一家专门进行可持续建筑研发的机构。其任务是根据当地的材料和条件，为中国客户开发新的、先进的建筑材料产品和解决方案。它同时也将成为拉法基里昂研发中心以及相关领域内的其他专家进行共同研发的实验基地。 　　记者在该实验室看到，重庆未来建筑示范中心将提供可持续建筑多项解决方案，比如绿色屋顶、太阳能集热器、透水混凝土、绿色矿渣水泥、利用地热取暖系统，等等。 　　“重庆是拥有3000多万人口的直辖市，包括建筑材料在内的各个领域以可持续的方式发展对于重庆至关重要。作为建筑材料行业可持续发展的典范，拉法基在过去的几年中，把很多良好实践和先进理念带到了中国，特别是重庆。”重庆市政府副秘书长廖庆轩说，他期待该实验室的研究成果在不久的将来得以实施，并使重庆的可持续建筑市场从中受益。 　　位于重庆解放碑商圈的英利国际金融中心就应用了拉法基的高强混凝土技术，成功解决了新拌混凝土黏度在高温下如何持续保持一定高度的泵送难题。 　　“创新是拉法基集团首要战略任务，我们专注于引领创新解决方案的开发，以减少因我们的运营以及使用我们的产品建造楼宇而产生的环境足迹和能源消耗。”乐峰表示。 　　近年来拉法基在中国的业务侧重于西南地区的重庆、四川、贵州和云南，此次可持续建筑研发实验室在重庆落成，意味着创新能力的提升，也是乐峰“不做最大，要做最强”的中国战略又一诠释。 　　拉法基是全球建材领域的领先企业。其旗下的水泥、骨料与混凝土以及石膏分支均在全球居于领先地位。2010年，拉法基在“碳披露项目”(碳信息披露领袖企业指数)中名列第六，并因其在可持续发展方面的多项举措入选全球“道琼斯可持续性指数”。

本期推文主要编译整理了 Xin YeeTai 等发表在 Energy and AI 的综述《可持续化学和工艺的未来:人工智能、数据和硬件的融合》（The future of sustainable chemistry and process: Convergence of artificial intelligence, data and hardware）。论述了在工业 4.0 的背景下，可持续的化学过程可能会成为一个智能实验室，将网络物理系统与先进的人工智能和稳健的检测技术连接起来。它还将创建一个闭环系统，包括合作和协调机器、自我决策系统、自主问题解决和学习系统。此外，还讨论了闭环系统在可持续化学过程中的发展前景和关键挑战。可再生能源发电和绿色合成的可持续化学是一个及时的研究课题，其愿景是在不损害子孙后代的情况下满足当前需求。在工业 4.0 时代，可持续化学和过程正经历着从连续流系统到下一层级操作的剧烈转变，例如通过将人工智能、数据和硬件集成到网络物理系统中的协作和协调机器、自决策系统、自主和自动问题解算器。由于物理空间和网络空间之间缺乏融合，开环系统面临着数据隔离、周期时间慢和资源管理不足等挑战。新兴的研究致力于加速这些循环，通过增材制造、内置在线监测和人工智能减少多步骤过程和实时表征之间的时间。最终目标是同时提出可持续化学过程中的工艺配方、流程合成和分子表征，每个步骤同时发送和接收数据。这一过程被称为“闭环”，它将潜在地创建一个具有高度集成系统的未来实验室，并生成一个面向服务的平台，用于端到端同步、自进化、反向分子设计和自动科学发现。该观点提供了一种方法，分别通过人工智能和增材制造，结合内置在线监测，分别理解网络和物理系统。此外，还讨论了闭环系统在可持续化学过程中的发展前景和关键挑战。01 引言可持续化学过程是一个科学概念，它寻求在不牺牲资源和环境的前提下满足当前的需求。近年来，连续流化学的发展势头日益强劲，从基本的实验室技术发展到实践中复杂的多步骤工艺。与传统的间歇系统相比，它具有搅拌快、传热快、反应时间控制有效、对有毒和高活性化学品实验安全等优点。此外，连续流化学可以更快地发现绿色化学产品和合成路线，大大减少了实验室和工业规模的污染物排放。连续流化学是实验室里的微型连续装置。它被认为是可持续化学工艺从科学研究向工程生产规模化发展的垫脚石。以层流为基础的燃料电池是可持续化学过程的一个显著例子，它利用液体燃料作为可持续资源，在微通道中持续产生能量，并产生水作为副产品，而不会对环境产生负面影响。此外，太阳能是一种巨大的、可靠的、实际上用之不竭的能源，具有均匀的辐照，可以很容易地与连续流反应器集成在一起，在流太阳能电池中产生化学能和电能，如产生单重态氧和去除水中的有毒成分。可持续化学过程的概念也体现在碳捕获和利用上，即以微胶囊或微流体装置的形式持续捕获温室气体，然后转化为绿色合成产品。第四次工业革命，又称工业 4.0，正在形成一种演变，其影响已遍及各个行业，尤其是制造业。在工业 4.0 的背景下，可持续的化学过程可能会成为一个智能实验室，将网络物理系统与先进的人工智能和稳健的检测技术连接起来。它还将创建一个闭环系统，包括合作和协调机器，自我决策系统，自主问题解决和学 习系统。可持续化学过程的智能实验室的目标是通过适应“即插即用”的原则，以尽可能快的速度完全灵活的生产。鲁棒的传感技术可以灵活地嵌入到多步反应和分离过程中进行实时监测。因此，3D 打印提供了最佳的解决方案，因为其灵活和可定制的独特属性，使“即插即用”的原则快速实现。此外，在智能实验室中采用数据驱动策略，可以提高灵活性和智能制造水平。这一策略在很大程度上取决于数据的质量和数量，这可以通过利用先进的传感技术通过内置在线监测过程来保证。此外，智能实验室也被称为“黑暗实验室”、“熄灯实验室”或“无人实验室”，不需要人力。[来源：曼森生物视频号] 曼森无人化实验室检测全流程自动化，实现检测全流程黑灯作业它运用人工智能实践预测、自动化和自主、自行为和自决策的方法，在可持续化工过程中进行智能控制、调度、设计、过程控制质量和维护。例如，巴斯夫正在实施工业 4.0，将 3D 打印应用于现场设施、连接系统以及用于过程管理和控制以及虚拟工厂调试的先进预测和分析模型。施耐德电气采用了 3D 打印、先进的人工智能和先进的传感器，使生产率提高了 2-7%，能源利用率提高了 30%，运营成本降低了 50%。将增材制造、先进 AI 和鲁棒传感器应用于工业规模工艺，在提高工艺效率、能源利用率和成本效益方面显示出显著的势头。如前所述，AI、数据和硬件是智能实验室的基础模块。人工智能是对人类智能的一种模拟，它被编程在机器中，使它们能够像“科学家”一样思考和行动，比如学习和解决问题。在可持续化工过程中，神经网络、机器学习和遗传算法等人工智能算法是监测、优化和控制中常见的数据驱动方法。因此，将先进的传感技术嵌入到多步骤过程中进行在线监测，可以保证数据的质量和数量，这是数据驱动方法的主要关注点。通过内置在线方法，可以获得化学过程的实时数据，如反应物使用量、产品收率以及操作条件，如 pH、温度和压力，这些都是离线分析技术无法获得的。在线方法直接测量工艺流程，不需要去除或转移样品，而在线方法自动分析样品材料，不需要分配工艺。将先进的传感技术集成到反应室需要灵活的硬件设计，这可以通过增材制造(AM)方便。AM 也被称为 3D 打印，是一种绿色制造技术，从数字输入建立三维物理输出，而不需要传统的工具。该定制工具为需要定制、灵活性和设计复杂性的应用程序提供了优势。AM 在燃料电池、流动化学等能源产生装置中的应用也得到了广泛的讨论。除此之外，人们还非常希望将人工智能、数据和硬件结合到实验室规模的研究中，以简化之后的升级过程。到目前为止，许多工作已经分别讨论了智能工厂的网络和物理系统。网络系统指的是人工智能和数据的融合，数据通过先进的感知技术产生，并被人工智能算法用于执行任务，如在云空间的自我优化和预测。相比之下，物理系统描述了智能实验室的硬件，如多步反应器、分离器和检测技术，它们可以通过 AM 技术实现物理集成，用于内置在线监测。在这样的网络和物理系 统中，如果没有 AM，网络系统的鲁棒性将受到低自定义能力与强大的检测技术 连接的阻碍，从而导致构建可靠模型的高质量数据的丢失。另一方面，如果没有 人工智能，物理系统将只能执行实时监控，而没有智能反馈和控制，限制了物理 系统的可扩展性和功能。因此，人工智能、数据和硬件的融合可以实现智能可持 续化学的物理和虚拟意义。02 通过增材制造和在线监测实现的智能物理系统这里的物理系统指的是用于反应器、分离器和先进检测等可持续化学过程的智能实验室的硬件。由于对实时信息的需求，有必要通过增材制造将它们集成到外壳和套管中，以便进行内置在线监测。AM 可以减少生产集成先进检测的定制反应室的周期时间。这种无与伦比的方法可以鼓励研究人员执行一种更迭代的方法，在现有的硬件中嵌入特定的几何形状。因此，可以根据工艺的要求，立即修改设计。此外，它还可以避免有价值但寿命较短的中间体检测的损失。目前，各种检测技术，如温度监测、光谱学和成像，已通过 3D 打印用于在线监测在可持续化学应用中得到了报道。例如，Monaghan 通过超声波添加剂制造（UAM）开发了多材料结构光谱学，将纤维药物嵌入金属微反应器中，用于 B维生素烟酰胺和荧光素的现场监测，如图 1 A 所示。通过启用 AM 的现场监测，研究人员可以从反应物的使用中获得实时数据，而使用离线分析技术无法看到产品形成和中间体生成。Maier 等人通过选择性激光熔化（SLM）开发了带有在线氧传感器的不锈钢反应器。这被证明是研究格氏试剂在流动中氧化的一种有前途的方法。这两项工作都表明了 AM 技术在制造高度复杂的金属器件方面的稳健性，这些器件适用于可持续化学过程中的高温高压应用，同时在更自由的设计中保持高精度的测量。在空气污染监测的另一个应用中，熔融灯丝制造（FFF）用于制造带有嵌入式半导体空气质量传感器的光催化气相反应器，该传感器测量电阻变化。这种 3D 打印气体传感器采用廉价的方法制造，并配有现成的组件，如光催化过滤器和模数转换器。采用 AM 技术还可以安装更强大的检测单元，并改进系统性能评估。例如，在燃料电池系统中，电流密度和功率密度是评估性能的标准实时信息。采用熔融沉积模型（FDM）在高温聚合物电解质燃料电池上嵌入电子顺磁共振（ERP）光谱，用于阴极电导率测量。Polyjet 技术提供了一种快速且经济高效的方法，当使用商业 X 射线计算机断层扫描仪提供的低强度 X 射线进行水分布可视化（图 1 B）时，设计足够小的夹具，以实现良好的信噪比，否则很难通过常规机加工制造。这项工作突出了使用鲁棒传感器实时监测层流燃料电池的机会。Menzel 等人通过 FDM 提出了一个 3D 打印化学合成系统，包括反应器、分离器、压力调节器和泵，如图1 C所示，该系统为多步化学合成创建了一个完整的连续流系统。 在低成本 3D 打印技术上对耐高温和耐化学腐蚀的聚合物（如聚醚醚酮）进行 3D 打印，为可持续化学过程中的高温和腐蚀应用创造了机会。图 1 （A）UAM 池光谱测量示意图，其特征是垂直于微流控通道嵌入涂层光纤，用于分析荧光素溶液 （B）具有三维打印池支架和流场夹具的 X 射线计算机断层扫描系统内的可视化设置 （C）使用三维打印反应器、泵、BPR 和膜分离器曼森人工智能自动化实验室产品随着互联网技术的不断革新以及人工智能、大数据时代的到来，信息技术在各个领域日益渗透，借助先进信息技术与前沿管理理念打造智慧实验室，成为未来发展的必经之路。在此创新变革浪潮之下，曼森生物全自动化检测检验实验室解决方案从精益化、智能化、持续化三大方向持续深化创新，为实验室的运营管理与未来发展带来无限可能，成为助力实验室实现自我革新的新引擎。NO.1高通量发酵平台平行生物反应器：由华东理工大学生物反应器国家重点实验室和国家生化工程技术研究中心张嗣良教授技术团队研发的平行生物反应器，区别于传统的生物反应器，具有高度平行性（同步性和重现性），利于高校实验室和企业研发实验室使用。NO.2液体处理机器人全自动分液机器人：采用协作机器人进行分装液体，通量高、速度快、灵活性大、兼容试管、离心管、三角瓶、蓝盖瓶、容量瓶、微孔板等多种形式容器，特别是可以分装接触皿将液体自动定量分装到各种容器中。梯度稀释机器人：样品的梯度稀释、复制和重排组合，适用于试管间、孔板间稀释；有吹吸混匀功能。可以同时稀释4种样品。NO.3四通道平板分装仪四通道平板分装仪：该设备拥有智能操控、分装准确、可自定义分装参数等特点，可以同时分装1-4种培养基。仪器启动后无需管理，自动进行培养基的分装及平皿堆叠，可大幅度减少操作人员工作量，是实验室分装平板培养基的优选设备。未完待续参考文献：Xin Yee Tai, Hao Zhang , Zhiqiang Niu, et al. The future of sustainable chemistry and process:Convergrnce of artificial intelligence,date and hardware. Energy and AI 2 (2020) 100036文章来源：本文由中科院上海生命科学信息中心与曼森生物合作供稿排版校对：刘娟娟编辑内容审核：郝玉有博士