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江俊团队JACS：从“研发需求”到“科学发现”、从“数据驱动优化”到“假设驱动发现”——“智能科学家系统”加速PET乙二醇解催化剂创制

研之成理 2026-01-30 14:00

文章摘要

背景：聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）的化学回收，特别是通过乙二醇解将其转化为单体BHET，面临催化剂组合爆炸的挑战，传统试错方法效率低下。研究目的：验证一种由AI推理、机器人实验和人类专家外推深度融合的“智能科学家系统”，能否自主按需探索并发现高性能的PET乙二醇解协同催化体系。结论：该系统通过四阶段闭环（基准锚定、智能探索、假设生成、启发式外推），成功从超过一万种潜在组合中，发现了新戊酸锌/N,N’-二乙基乙二胺这一新催化体系，在20分钟内实现95%的BHET收率，并可放大和应用于消费后PET。该工作不仅获得了高性能催化剂，更验证了一种可复制、按需交付的新型研发范式。

江俊团队JACS：从“研发需求”到“科学发现”、从“数据驱动优化”到“假设驱动发现”——“智能科学家系统”加速PET乙二醇解催化剂创制

查看文献： Optimizing toward Discovery: AI-Driven Exploration of Lewis Acid-Base Catalysts for PET Glycolysis.
查看期刊：Journal of the American Chemical Society

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