萃取精馏溶剂结构与其环境健康安全潜在影响构效关系的分子设计

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    21606026
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    申威峰
  • 依托单位：
    重庆大学
  • 学科分类：
    B0801.化工热力学
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Solvent screening is crucial to the design of extractive distillation processes. From the perspective of sustainable development, in selecting extractant, one should not only consider the separation performance and economic benefits of candidate solvents, but also their potential social and ecological impacts. This project aims to reveal the rule between solvent structures and potential environmental、health and safety (EHS) impact, to build a structure-activity coefficients database by computing EHS potential impact criteria values and referring to relevant database. Applying multi-objective and multi-scale strategies, this research attempts to build predictive mathematical models for potential EHS impact. The achievements in this project will provide theoretical supports and basic data for sustainable solvent design in extractive distillation and related processes, and promote the application of computer-aided simulation in chemical engineering.
萃取剂的选择是萃取精馏设计的关键，从可持续发展的角度，在进行萃取剂选择时，不仅要考虑候选溶剂的分离性能和经济效益，同时也要考虑这些溶剂对生态和社会的潜在影响。本项目以揭示萃取精馏过程萃取剂结构与环境健康安全(Environmental health and safety, EHS)潜在影响性能之间定量构效关系规律为研究目的，通过对EHS潜在影响特性进行预测计算，结合相关数据库构建溶剂结构-EHS潜在影响性能指标构效关系系数的数据库。采用多目标多尺度策略构建定量化具有预测能力的EHS潜在影响模型。为萃取精馏过程及其他相关过程符合可持续发展的溶剂分子设计提供理论支撑和基础数据，同时推动计算机辅助在化工中的应用。

结项摘要

萃取剂的选择是萃取精馏设计的关键，从可持续发展的角度，在进行萃取剂选择时，不仅要考虑候选溶剂的分离性能和经济效益，同时也要考虑这些溶剂对生态和社会的潜在影响。本项目以揭示萃取精馏过程萃取剂结构与环境健康安全(Environmental health and safety, EHS)潜在影响性能之间定量构效关系规律为研究目的,建立了有机物基础物性与分子结构数据库，开发了基于RDKit的分子结构表达式的解析程序，将分子结构转换为可遍历的树形数据结构。构建基于树型长短记忆（Tree-LSTM）深度学习神经网络，将表示分子结构的树形数据结构矢量化，并与前馈神经网络相结合，实现了物性数据直接与分子结构的二维拓扑形状进行智能化关联。基于深度学习神经网络，采用高性能计算平台实现了对分子结构特征的自动化解析和识别，并智能捕获了分子结构与物质宏观性质之间的关系，为复杂的分离过程构建了用于开发经济高效绿色溶剂的智能化可预测模型，对可持续化工分离过程的开发及节能减排起到了较大的推动作用。运用深度学习技术成功地关联了上万种物质的性质数据，证明了深度学习在关联大规模数据上的潜力。实现了在无人工干预下的分子结构信息和构效关系的计算机智能学习与训练，并且所提出的深度学习神经网络还具备了一定的同分异构体分辨能力。为萃取精馏过程及其他相关过程符合可持续发展的溶剂分子设计提供理论支撑和基础数据，同时推动计算机辅助方法在化工中的应用。

项目成果

期刊论文数量（23）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（1）
Dynamic controllability investigation of an energy-saving double side-stream ternary extractive distillation process
节能型双侧流三元萃取精馏过程动态可控性研究
  • DOI：
    10.1016/j.seppur.2019.05.063
  • 发表时间：
    2019-10
  • 期刊：
    Separation and Purification Technology
  • 影响因子：
    8.6
  • 作者：
    Yang Ao;Shi Tao;Sun Shirui;Wei Shun'an;Shen Weifeng;Ren Jingzheng
  • 通讯作者：
    Ren Jingzheng
Investigation of an energy-saving double-thermally coupled extractive distillation for separating ternary system benzene/toluene/cyclohexane
节能型双热耦合萃取精馏分离三元体系苯/甲苯/环己烷的研究
  • DOI：
    10.1016/j.energy.2019.07.086
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Energy
  • 影响因子：
    9
  • 作者：
    Ao Yang;Yang Su;I-Lung Chien;Saimeng Jin;Chenglei Yan;Shun'an Wei;Weifeng Shen
  • 通讯作者：
    Weifeng Shen
Energy-efficient extractive pressure-swing distillation for separating binary minimum azeotropic mixture dimethyl carbonate and ethanol
用于分离二元最低共沸混合物碳酸二甲酯和乙醇的节能萃取变压精馏
  • DOI：
    10.1016/j.seppur.2019.115817
  • 发表时间：
    2019-12
  • 期刊：
    Separation and Purification Technology
  • 影响因子：
    8.6
  • 作者：
    Yan Ao;Sun Shirui;Shi Tao;Xu Di;Ren Jingzheng;Shen Weifeng
  • 通讯作者：
    Shen Weifeng
Improved Design of the Lurgi Reactor for Methanol Synthesis Industry
甲醇合成工业鲁吉反应器的改进设计
  • DOI：
    10.1002/ceat.201700551
  • 发表时间：
    2018-09
  • 期刊：
    Chemical Engineering & Technology
  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
    Walid Belabbas Abou Bakr Tariq;Hassiba Benyounes;Boumediene Haddou;Shen Weifeng
  • 通讯作者：
    Shen Weifeng
Proportional-Integral Control and Model Predictive Control of Extractive Dividing-Wall Column Based on Temperature Differences
基于温差的萃取间壁塔比例积分控制与模型预测控制
  • DOI：
    10.1021/acs.iecr.8b02729
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Industrial & Engineering Chemistry Research
  • 影响因子：
    4.2
  • 作者：
    Feng Zemin;Shen Weifeng;Rangaiah G P;Dong Lichun
  • 通讯作者：
    Dong Lichun

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其他文献

特殊精馏热耦合强化技术研究进展
  • DOI：
    10.11949/0438-1157.20200757
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    化工学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙诗瑞;杨傲;石涛;申威峰
  • 通讯作者：
    申威峰

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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