在AI技术席卷化工行业的今天，一个残酷的现实是，许多项目效果不佳，问题往往不在算法本身，而是源于数据，那些不准确、不完整、标准不一，或总量不足的“坏数据”，如同有缺陷的基石，根本无法建成可靠的智能大厦；化工研发，尤其是结晶工艺开发，长期依赖经验与反复试错，一个工艺路线的选择失误，可能意味着数月时间与百万资金的浪费。

有没有一种方法，能在项目启动之初，就 "预见"工艺的可行性?

【告别盲目试错 让数据驱动决策】

东庚化工，基于多年深耕熔融结晶领域的上千例真实有效实验数据，结合先进的机器学习算法，隆重推出 「熔融结晶工艺可行性AI预测模型」。

这是东庚首个专注于熔融结晶工艺的垂类智能预测工具。

它拥有88%的预测准确率，适用于420个高维特征的深度挖掘，平均响应时间<1min。

它不是理论推演，而是从海量真实工艺数据中学习规律，旨在项目早期快速、精准地判断化合物是否适用于熔融结晶提纯，将决策风险扼杀在摇篮里。

【四大核心优势 重新定义工艺预测】

01高精度预测，可靠性达88%

在严格的分层交叉验证中，模型整体首次测试准确率与F1分数均达到 0.88，已具备在实际项目中支持早期筛选与优先级排序的可靠能力。

02数据驱动，源于真实数据

我们不依赖理论推测，所有训练数据均源于东庚过去5年积累的、真实有效的熔融结晶实验数据，确保模型学习到的是真实的结晶行为规律。

03特征维度丰富，判别能力强

通过先进的特征工程技术，我们将18个基础物化参数扩展至420个高维特征，深度挖掘分子结构与性质间的潜在关联，极大提升了模型的判别力。

04可解释性强，决策过程透明

模型不仅能给出“是否可行”的判断，更能通过SHAP等可解释性技术，提供关键影响因素排序（如熔点、分子量、logP等），让工程师清楚理解决策依据，用得明白，用得放心。

【一键操作 获取模型预测】

工程师只需提供最基本的化合物信息，AI模型即可生成置信度与预测结果，平均响应时间小于一分钟

输入标准分子式

生成判断结果

查看分析报告

想象一下，在项目立项会前，输入候选化合物的CAS号，如50-78-2（阿司匹林），点击“开始预测”；不到1分钟，系统便给出可行性判断及关键物性影响分析报告，快速规避技术风险，让资源集中在真正有希望的路线上。

【三大应用场景 赋能研发全流程】

1、项目立项前筛选

在新项目启动前，快速判断是否值得投入熔融结晶路线，避免方向性错误和盲目投资。

降低项目风险，优化资源配置

2、候选化合物优选

在众多候选化合物中，优先筛选出最可能通过熔融结晶成功的目标，大幅提高实验效率和成功率。

节省实验时间与成本，加速开发进程

3 、工艺优化支持

为已有工艺的优化提供数据洞察，减少“拍脑袋”式的盲目试验，基于预测结果指导实验设计。

实现数据驱动决策，提升工艺优化效率

【广泛行业覆盖 驱动产业升级】

我们的模型已成功应用于多个对高纯度分离有苛刻要求的行业：

精细化工

电子化学品、香料香精、染料颜料的高纯生产

新材料

有机半导体、光电材料、功能聚合物的制备优化

制药工业

API原料药纯化、晶型筛选、杂质控制

食品添加剂

食品级化合物的纯化与提取

据统计，使用该预测模型可平均帮助客户：覆盖100+种不同的化合物、节省高达80%的初期研发时间、降低超过60%的试错成本。

【前沿战略 拥抱未来】

早在 2024 年工博会·新材料产业发展高峰论坛上，东庚已荣获“AI赋能新材料应用场景示范企业”称号。如今，东庚进一步投入时间、人力与成本，从底层数据体系开始重构，把AI引入实验工艺流程的核心环节，打造能够真正改变行业的预测模型。

在这套方法论之上，精馏、萃取、蒸发、反应、聚合、脱挥等化工单元，同样具备通过真实数据 + AI建模实现预测与决策支持的可能；进一步，还可以将各单元模型串联，形成耦合工艺的 AI模型矩阵。

东庚正持续推进将AI从“辅助分析工具”，真正引入工艺决策与研发流程的核心环节，构建可解释、可迭代、可落地的工业级智能模型体系。

AI+的时代已经到来，当模型开始承接判断，当数据开始形成闭环，当经验开始持续增值，它就能够重构工业创新的底层逻辑，也能帮助实现企业指数级领先。

相关技术：薄膜熔融结晶技术-上海东庚化工