材料专题 // 免费讲座
2023年
8月31日
涂料配方
贝叶斯优化
直播抢先看
配方优化在涂料行业中的重要性不容忽视。在配方创新和新产品开发、成本优化、质量控制等方面直接影响到企业的竞争力和可持续发展。通过科学合理地进行配方优化，涂料行业可以生产出更符合市场需求和环保要求的高质量产品。
涂料的化学体系异常复杂，涉及多种原材料，因此，配方优化需要考虑多个因素的综合影响，难度较大。
现代涂料工业产生大量的实验数据，但如何高效地收集、整理和分析这些数据，从中提取有用信息，仍然是一个挑战。
涂料的性能需求可能是多方面的，如耐候性、附着力、耐化学腐蚀等。如何在这些多样化的目标和约束下进行有效的配方优化是一个难题。
虽然计算模拟和机器学习等方法在配方优化中有所应用，但涂料的化学反应和相互作用过程非常复杂，目前的计算方法仍然存在一定的局限性。
数据挖掘在涂料行业中的运用主要是利用历史数据和机器学习方法， 总结涂料性能与其影响因素（ 配方及工艺条件等） 的经验规律（统计规律）， 可用以正向设计涂料配方（高通量筛选涂料的组成配方和工艺条件） 或逆向设计涂料（指定涂料的具体性能指标，或涂料的组成配方和工艺条件）， 达到多快好省地优化涂料配方的目的：
大规模数据分析
涂料配方优化涉及到众多成分和性能参数的复杂关系。通过收集、整理和分析大规模的涂料配方和性能数据，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
模式和趋势分析
利用数据挖掘技术，可以揭示不同成分对涂料性能的影响模式和趋势。这有助于识别哪些成分对特定性能的提升有重要影响，从而优化配方设计。
预测性能
基于历史数据和模型，数据挖掘可以用于预测不同配方下涂料的性能。这有助于制定更精准的配方设计策略，避免试错，提高效率。
特征选择
数据挖掘技术可以帮助确定哪些成分对特定性能的影响最大，可以识别出主要的关键成分，从而精简配方并保持所需的性能。
优化配方
利用数据挖掘和优化算法，可以在大量成分中找到最佳的配方组合，以实现所需的性能目标。这有助于减少试验和制造成本。
知识发现
数据挖掘可以揭示不同配方下的成分相互作用和复杂性能关系，从而帮助涂料行业获得更多的知识和洞见。
直播讲座
案例预览
8月31日 14:00 人工智能方法助力涂料行业配方优化设计
利用静电喷涂沉积(ESD)工艺在硬质合金刀具刀片上涂覆二硫化钼(MoS2)固体润滑剂。利用支持向量机和遗传算法可支持静电放电过程中涂层厚度的快速、精确估计和优化。
图 | 不同静电喷涂图层厚度的实验数据集
01
利用MaXFlow分子模拟与人工智能平台搭建高通量机器学习工作流，测试最佳预测模型，用于喷涂厚度预测。
图 | 建立不同机器学习模型
02
验证不同模型的预测能力，选择最佳模型。
图 | 选择最合适的算法
图 | 最佳算法的预测效果与实验比对
03
将最佳模型保存APP
1
2
图1 | MaXFlow APP资源广场
图2 | 将预测模型保存成APP直接使用配方数据
进行预测
与传统模拟软件与AI算法相比， MaXFlow平台可大幅降低分子模拟与人工智能的使用门槛，助力科学家快速、准确找到目标分子结构。
人工智能如何在涂料行业大展拳脚？敬请关注8月31日的在线讲座。
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