《Environmental Research》：Commercialization path of data-driven green catalytic technology: the application of machine learning in technology lifecycle management
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基于技术生命周期管理视角，系统探讨机器学习如何重塑绿色催化技术从实验室创新到规模化应用的全链条管理，分析各阶段核心挑战与数据需求，总结监督学习、强化学习等在催化剂设计、反应机制建模、工艺优化等领域的应用，指出高质量跨尺度数据、模型可解释性及跨领域协同等现存问题，并提出物理信息机器学习、标准化数据平台等未来方向。
周廷发|胡超
江西九江理工大学经济与管理学院，中国江西省九江市332020
摘要
在全球可持续发展和碳中和战略的背景下，绿色催化技术作为实现高效清洁化学转化的核心，从实验室创新到大规模商业应用的过程中充满了复杂性和不确定性。传统的研发和商业化模式常常受到高试错成本、长周期以及多尺度因素耦合和分析困难等瓶颈的制约。本文从技术生命周期管理的角度出发，系统探讨了数据驱动范式（尤其是机器学习方法）如何深刻重塑绿色催化技术的整个管理逻辑，包括概念设计、工艺开发、工程放大到市场部署等环节。文章首先分析了绿色催化技术商业化各阶段（基础研究、概念验证、工艺优化、中试规模、商业运营）的核心挑战和数据需求，指出这本质上是一个具有多重目标和约束的复杂系统优化问题。此外，本文还深入概述了机器学习在关键领域的应用和典型案例，如催化材料的智能设计和筛选（如高通量虚拟筛选、结构-活性关系建模）、反应机理分析和动力学模拟、反应器设计和工艺条件的智能优化，以及全生命周期的环境影响和经济技术分析。文章详细分析了监督学习、无监督学习、强化学习和生成模型等不同范式在解决特定问题时的优势和局限性。最后，本文批判性地总结了当前数据驱动路径面临的共同挑战，包括高质量数据集的稀缺性、模型的可解释性和物理一致性以及跨尺度建模的整合难度，并展望了未来的研究方向，如结合领域知识的物理信息机器学习、标准化数据平台的构建以及人机协作的智能决策支持系统的开发。本文旨在为催化科学、化学工程和数据科学领域的跨学科研究提供一个系统框架和前瞻性指导，以更高效和可预测的方式加速绿色催化技术的商业化，服务于绿色制造系统的建设。
引言
在全球积极应对气候变化、推动能源结构转型和工业绿色升级的宏观背景下，绿色催化技术作为实现原子经济反应、清洁能源转化和碳资源回收的核心手段，其战略价值日益凸显[1]。从用生物质和CO2等非化石资源替代传统石油基原料，到通过光催化/电催化等方法实现绿色氢生产和高价值燃料合成，绿色催化被认为是迈向碳中和未来的关键技术路径之一[2]。然而，从实验室的创新突破到大规模、经济可行的商业应用，这一过程漫长且充满不确定性（图1）。这一过程，即技术生命周期管理（从基础研究、概念验证、工艺开发、工程放大到市场部署），长期面临多个瓶颈：新催化剂的设计和筛选高度依赖经验和试错，研发周期长且成本高昂[3], [4]；复杂反应网络和工艺条件的优化维度众多，传统方法难以实现全局优化[5]；从微观催化剂性能到宏观反应器工程的跨越，从实验数据到工业智能决策，是放大过程中的核心挑战。在这种情况下，以机器学习为代表的数据驱动范式凭借其强大的模式识别能力、高维非线性关系拟合和智能决策能力，为系统突破上述瓶颈和加速绿色催化技术的商业化进程提供了前所未有的机会。
近年来，数据科学与催化科学的交叉融合催生了数字催化这一蓬勃发展的前沿领域，并取得了显著进展。当前研究主要集中在两个相对独立的层面：一是催化剂设计和发现，机器学习被广泛应用于结构-活性关系建模、高通量虚拟筛选和反应机理预测[6]。例如，研究团队通过构建AI预测框架，实现了对材料表面稳定性、催化活性乃至复杂过渡态的高效预测，提高了筛选效率数个数量级[7]。数据驱动的设计策略也被用于加速特定反应（如光催化CO2还原）的高性能催化剂的开发[8]。其次，在工业过程操作和优化层面，机器学习开始与先进的过程控制深度融合，实现复杂生产设备的实时优化[9]。例如，云天化在其煤气化单元中整合了多个AI模型，实现了一键智能控制，不仅提高了自动化和生产效率，还显著降低了能耗和碳排放，展示了数据驱动方法在催化研究两端的巨大潜力[10], [11]。然而，现有综述往往只关注上述某个特定阶段（如材料发现或过程控制），或强调方法论在催化科学中的应用范式本身[12]。一个关键的学术和实际差距在于缺乏一个系统性的视角，来审视机器学习如何作为主线，连接并推动从分子筛选到工厂运营的整个商业化过程。
因此，本文旨在填补这一空白。与现有研究相比，本文的核心创新视角是将绿色催化技术的商业化路径视为一个连续的、动态的、紧密耦合的技术生命周期管理系统，并深入探讨机器学习在系统每个关键环节中的集成应用策略、赋能效果和协同效应[13]。我们不仅关注机器学习如何加速初始催化剂的发明（从0到1），还分析它如何促进工艺的稳健发展、工程的可靠放大以及商业运营的持续优化（从1到100）[14]。本文强调，成功的商业化不仅需要高性能的催化剂配方，还需要连续的数据流和智能决策链[15]。这包括在开发早期阶段建立标准化和交互式的数据框架（遵循FAIR原则）以积累高质量的知识资产[16]；利用机器学习将高通量实验与过程化学相结合，在工艺开发中快速锁定最佳反应窗口[12]；在工程放大阶段，通过多尺度建模和数字孪生技术降低中试测试的风险；即使在最终的生命周期评估和可持续性分析中，也引入机器学习模型来高效量化和优化技术的影响[17]。本文将系统分析如何构建这样的数据驱动闭环，从而将离散的技术突破转化为可预测、可管理和可持续的商业成功。
基于此，本文将首先分解绿色催化技术商业化各阶段（基础研究、工艺开发、工程放大、商业运营）的核心任务和数据特征[18]。接下来，我们将分类并回顾机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习和生成模型）在解决各阶段关键挑战中的前沿应用和典型案例，如催化剂智能设计、反应动力学建模、过程动态优化以及系统级能源效率经济协同优化[19]。此外，本文还将从综合角度探讨如何通过基于平台的工具（如自动化智能研发平台Black Light Laboratory）和标准化数据协议[20]实现生命周期数据的流动和模型迭代。最后，我们将批判性地讨论当前面临的共同挑战，如高质量跨尺度数据集的稀缺性、模型的可解释性和物理一致性以及领域知识嵌入的路径。我们还将展望未来的研究方向，如物理信息机器学习、人机协作决策和工业生态系统建设[21]。本文旨在为催化科学家、化学工程师和技术商业化管理者提供一个跨领域的路线图，以更高效和智能的方式推动绿色催化技术的工业化，服务于全球可持续发展和碳中和目标的实现。
节选
从基础研究发现到概念验证
技术生命周期理论将技术创新视为一个从创意生成到市场退出的动态过程。对于绿色催化技术而言，其生命周期的起点是基础研究和发现阶段，核心是探索新的催化材料、揭示新的反应机制或发现前所未有的催化路径。这一阶段的决策目标在于探索科学真理并识别原创性的潜力
代理模型构建和化合物空间的初步筛选
机器学习在催化剂发现前端的一个核心机制是通过学习有限但具有代表性的已知数据来构建高精度替代模型，从而实现快速且低成本的性能预测和虚拟化合物库的初步筛选[154]。这一过程本质上涉及建立从输入特征空间（描述符空间）到输出目标空间（性能空间）的复杂非线性映射函数（图11a）。
内在动力学参数
实现微观动力学与宏观反应器模型精确耦合的根本挑战在于获得兼具量子力学精度和足够时空尺度覆盖的内在反应动力学数据292], [293]。传统的分子动力学模拟受到经验力场精度不足和第一性原理计算天文成本高的限制[294]。它们往往难以模拟复杂的反应网络
多源动态数据融合和实时成本预测
传统的技术和经济分析模型通常基于静态或定期更新的成本假设，其结构往往是确定性的，参数更新滞后于实际市场变化。在绿色催化技术的商业化决策中，这种静态模型无法捕捉原材料（如贵金属和稀土元素）、能源（电力、天然气）和碳配额价格的高频波动数据孤岛、异质性和语义障碍
在绿色催化技术的数据驱动商业化范式中，高质量和可互操作的数据是连接微观实验、中试项目和宏观市场的数字血液。然而，目前面临的最根本和严重的挑战是数据生态系统的碎片化和低质量（表1）。在技术研究和开发领域，催化科学领域长期以来缺乏广泛采用的数据标准化框架。重塑绿色催化技术的生命周期
本文系统阐述了机器学习在绿色催化技术商业化过程中的深刻赋能作用，并不依赖于单一技术工具的点应用，而是通过构建两个核心机制——数据桥接和模型模拟，对技术生命周期的每个阶段进行全面转型，实现全局加速和风险降低。
CRediT作者贡献声明
胡超：可视化、验证、监督。周廷发：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿
利益冲突声明
? 作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。
