近日，四川大学王玉忠院士团队利用研制的聚合物燃烧过程实时在线分析仪获取大量真实燃烧数据，并结合机器学习算法进行分子基团对阻燃性定量贡献建模，建立了一种可迭代、加速阻燃材料研发的高通量设计框架，提出了未来阻燃研究的新范式。相关成果以“Scientific Discovery Framework Accelerating Advanced Polymeric Materials Design”为题发表在Research上。
Citation: Ran Wang, Teng Fu, Ya-Jie Yang, Xuan Song, Xiu-Li Wang, Yu-Zhong Wang. Scientific Discovery Framework Accelerating Advanced Polymeric Materials Design. Research. 2024，DOI:10.34133/research.0406
01 / 研究背景
有机高分子材料已广泛应用于国民经济和人们生活的各个领域，体积产量超过金属材料。然而，与金属材料和无机非金属材料相比，有机高分子材料具有易燃性，易被引燃引发火灾，造成人员伤亡及财产损失。赋予有机高分子材料阻燃性是从源头上解决易燃高分子材料引发火灾的有效措施，具有不可替代的作用。但已有阻燃机理的研究是在非真实火环境下得到的，从而不能有效指导阻燃化设计，甚至得出的结论对阻燃设计完全无效。正因如此，目前有机高分子材料的阻燃化还不能完全上升到科学的层面，更多的是凭经验设计。为解决这一阻燃领域的难点问题，研究团队已创制出聚合物燃烧过程实时在线分析仪，能够科学表现聚合物真实燃烧行为并采集大量真实燃烧数据，表征燃烧/阻燃性能并同时原位分析燃烧行为/机理。
02 / 研究进展
四川大学王玉忠院士团队提出了一个集合燃烧分析仪、虚拟反应器和材料基因模型的阻燃材料设计框架（图1），用于加速阻燃材料设计研究。该框架利用聚合物燃烧过程实时在线分析仪，捕获阻燃材料真实燃烧时的化学反应和中间体结构。从真实燃烧数据中提取阻燃材料的燃烧反应规律，并构建了虚拟燃烧生成器以提取更多的燃烧中间体信息。作为阻燃材料的重要特征，大量的燃烧中间体信息被应用于训练分子基团对阻燃性的定量贡献模型。
利用该框架可解析真实燃烧数据和总结出系列燃烧反应规则，据此可以获得比实验结果更多的燃烧信息；以真实燃烧信息为数据源构建分子基团对阻燃性的定量贡献模型，具有高准确率（88.8%，而仅基于高分子结构与机器学习算法得到的准确率仅为60.6%-72.6%，经验规则的准确率仅为36.5%）；结合阻燃结构的可反应性评价和定量贡献模型，在团队构建的阻燃结构化学空间（包含5万个以上阻燃结构）中搜索潜在阻燃结构，已优选出具有潜在高阻燃性的分子结构并进行了合成验证。
图1 加速阻燃材料设计的可迭代框架
03 / 未来展望
阻燃材料研究新范式的核心是开展各种各样高分子材料的真实燃烧数据积累。如何在该可迭代框架下开展更多种类材料的阻燃研究，积累真实燃烧数据量将是阻燃领域的重要发展方向。未来，随着燃烧数据扩充，团队将反复迭代该框架，逐渐建立更快速、更准确且具有普适性的分子结构对阻燃性的构效关系模型。
04 / 作者简介
王然，四川大学博士研究生，四川大学化学学院 2021级博士研究生，从事阻燃聚合物的高通量筛选与优化设计研究。
付腾，四川大学博士生导师。主要从事防火阻燃与监测预警研究，在阻燃专家王玉忠院士带领下研制出世界首台套聚合物燃烧过程实时在线分析仪、提出了加速阻燃材料设计的高通量迭代计算框架，发现了火灾探测新原理并使所研制的预警器件在西南多地被推广示范。在Advanced Functional Materials、Research等相关领域有影响力的期刊发表论文40余篇，授权发明专利10余项，获准软件著作权1项，建立阻燃高分子材料数据库1套，参与修订国家标准1项，获四川大学“双百人才工程”B类人才称号，获四川大学十大科技进展奖，在本领域重要的国际学术会议上做Plenary/Keynote等报告8次。
王玉忠，教授，中国工程院院士。从事有机高分子材料研究，特别是在高分子材料的阻燃、循环与升级回收以及生物基与生物降解高分子材料等领域的研究取得了系统的基础和应用研究成果。已发表SCI论文600余篇，近5年SCI引用2.2万余次，中国高被引学者，3项基础研究成果入选《国家自然科学基金资助项目优秀成果选编》；已获授权发明专利200余件，专利实施应用有效解决行业瓶颈技术并创造了显著经济效益；作为第一完成人，获国家自然科学奖、国家技术发明奖和国家科技进步奖等国家和省部科技奖13项；获得国家级和省级教学成果奖3项、国家级一流课程和省级精品课各1门。领导的团队入选“全国黄大年式教师团队”。
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