在AI技術(shù)席卷化工行業(yè)的今天，一個殘酷的現(xiàn)實是，許多項目效果不佳，問題往往不在算法本身，而是源于數(shù)據(jù)，那些不準確、不完整、標準不一，或總量不足的“壞數(shù)據(jù)”，如同有缺陷的基石，根本無法建成可靠的智能大廈；化工研發(fā)，尤其是結(jié)晶工藝開發(fā)，長期依賴經(jīng)驗與反復試錯，一個工藝路線的選擇失誤，可能意味著數(shù)月時間與百萬資金的浪費。
有沒有一種方法，能在項目啟動之初，就 "預見"工藝的可行性?
【告別盲目試錯 讓數(shù)據(jù)驅(qū)動決策】
東庚化工，基于多年深耕熔融結(jié)晶領(lǐng)域的上千例真實有效實驗數(shù)據(jù)，結(jié)合先進的機器學習算法，隆重推出 「熔融結(jié)晶工藝可行性AI預測模型」。
這是東庚首個專注于熔融結(jié)晶工藝的垂類智能預測工具。
它擁有88%的預測準確率，適用于420個高維特征的深度挖掘，平均響應時間<1min。
它不是理論推演，而是從海量真實工藝數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，旨在項目早期快速、精準地判斷化合物是否適用于熔融結(jié)晶提純，將決策風險扼殺在搖籃里。
【四大核心優(yōu)勢 重新定義工藝預測】
01高精度預測，可靠性達88%
在嚴格的分層交叉驗證中，模型整體首次測試準確率與F1分數(shù)均達到 0.88，已具備在實際項目中支持早期篩選與優(yōu)先級排序的可靠能力。
02數(shù)據(jù)驅(qū)動，源于真實數(shù)據(jù)
我們不依賴理論推測，所有訓練數(shù)據(jù)均源于東庚過去5年積累的、真實有效的熔融結(jié)晶實驗數(shù)據(jù)，確保模型學習到的是真實的結(jié)晶行為規(guī)律。
03特征維度豐富，判別能力強
通過先進的特征工程技術(shù)，我們將18個基礎(chǔ)物化參數(shù)擴展至420個高維特征，深度挖掘分子結(jié)構(gòu)與性質(zhì)間的潛在關(guān)聯(lián)，極大提升了模型的判別力。
04可解釋性強，決策過程透明
模型不僅能給出“是否可行”的判斷，更能通過SHAP等可解釋性技術(shù)，提供關(guān)鍵影響因素排序(如熔點、分子量、logP等)，讓工程師清楚理解決策依據(jù)，用得明白，用得放心。
【一鍵操作 獲取模型預測】
工程師只需提供最基本的化合物信息，AI模型即可生成置信度與預測結(jié)果，平均響應時間小于一分鐘
輸入標準分子式
生成判斷結(jié)果
查看分析報告
想象一下，在項目立項會前，輸入候選化合物的CAS號，如50-78-2(阿司匹林)，點擊“開始預測”；不到1分鐘，系統(tǒng)便給出可行性判斷及關(guān)鍵物性影響分析報告，快速規(guī)避技術(shù)風險，讓資源集中在真正有希望的路線上。
【三大應用場景 賦能研發(fā)全流程】
1、項目立項前篩選
在新項目啟動前，快速判斷是否值得投入熔融結(jié)晶路線，避免方向性錯誤和盲目投資。
降低項目風險，優(yōu)化資源配置
2、候選化合物優(yōu)選
在眾多候選化合物中，優(yōu)先篩選出最可能通過熔融結(jié)晶成功的目標，大幅提高實驗效率和成功率。
節(jié)省實驗時間與成本，加速開發(fā)進程
3 、工藝優(yōu)化支持
為已有工藝的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)洞察，減少“拍腦袋”式的盲目試驗，基于預測結(jié)果指導實驗設計。
實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，提升工藝優(yōu)化效率
【廣泛行業(yè)覆蓋 驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級】
我們的模型已成功應用于多個對高純度分離有苛刻要求的行業(yè)：
精細化工
電子化學品、香料香精、染料顏料的高純生產(chǎn)
新材料
有機半導體、光電材料、功能聚合物的制備優(yōu)化
制藥工業(yè)
API原料藥純化、晶型篩選、雜質(zhì)控制
食品添加劑
食品級化合物的純化與提取
據(jù)統(tǒng)計，使用該預測模型可平均幫助客戶：覆蓋100+種不同的化合物、節(jié)省高達80%的初期研發(fā)時間、降低超過60%的試錯成本。
【前沿戰(zhàn)略 擁抱未來】
早在 2024 年工博會·新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展高峰論壇上，東庚已榮獲“AI賦能新材料應用場景示范企業(yè)”稱號。如今，東庚進一步投入時間、人力與成本，從底層數(shù)據(jù)體系開始重構(gòu)，把AI引入實驗工藝流程的核心環(huán)節(jié)，打造能夠真正改變行業(yè)的預測模型。
在這套方法論之上，精餾、萃取、蒸發(fā)、反應、聚合、脫揮等化工單元，同樣具備通過真實數(shù)據(jù) + AI建模實現(xiàn)預測與決策支持的可能；進一步，還可以將各單元模型串聯(lián)，形成耦合工藝的 AI模型矩陣。
東庚正持續(xù)推進將AI從“輔助分析工具”，真正引入工藝決策與研發(fā)流程的核心環(huán)節(jié)，構(gòu)建可解釋、可迭代、可落地的工業(yè)級智能模型體系。
AI+的時代已經(jīng)到來，當模型開始承接判斷，當數(shù)據(jù)開始形成閉環(huán)，當經(jīng)驗開始持續(xù)增值，它就能夠重構(gòu)工業(yè)創(chuàng)新的底層邏輯，也能幫助實現(xiàn)企業(yè)指數(shù)級領(lǐng)先。
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更新時間：2026-01-29 
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