在AI技術席卷化工行業的今天，一個殘酷的現實是，許多項目效果不佳，問題往往不在算法本身，而是源于數據，那些不準確、不完整、標準不一，或總量不足的“壞數據”，如同有缺陷的基石，根本無法建成可靠的智能大廈；化工研發，尤其是結晶工藝開發，長期依賴經驗與反復試錯，一個工藝路線的選擇失誤，可能意味著數月時間與百萬資金的浪費。
有沒有一種方法，能在項目啟動之初，就 "預見"工藝的可行性?
【告別盲目試錯 讓數據驅動決策】
東庚化工，基于多年深耕熔融結晶領域的上千例真實有效實驗數據，結合先進的機器學習算法，隆重推出 「熔融結晶工藝可行性AI預測模型」。
這是東庚首個專注于熔融結晶工藝的垂類智能預測工具。
它擁有88%的預測準確率，適用于420個高維特征的深度挖掘，平均響應時間<1min。
它不是理論推演，而是從海量真實工藝數據中學習規律，旨在項目早期快速、精準地判斷化合物是否適用于熔融結晶提純，將決策風險扼殺在搖籃里。
【四大核心優勢 重新定義工藝預測】
01高精度預測，可靠性達88%
在嚴格的分層交叉驗證中，模型整體首次測試準確率與F1分數均達到 0.88，已具備在實際項目中支持早期篩選與優先級排序的可靠能力。
02數據驅動，源于真實數據
我們不依賴理論推測，所有訓練數據均源于東庚過去5年積累的、真實有效的熔融結晶實驗數據，確保模型學習到的是真實的結晶行為規律。
03特征維度豐富，判別能力強
通過先進的特征工程技術，我們將18個基礎物化參數擴展至420個高維特征，深度挖掘分子結構與性質間的潛在關聯，極大提升了模型的判別力。
04可解釋性強，決策過程透明
模型不僅能給出“是否可行”的判斷，更能通過SHAP等可解釋性技術，提供關鍵影響因素排序(如熔點、分子量、logP等)，讓工程師清楚理解決策依據，用得明白，用得放心。
【一鍵操作 獲取模型預測】
工程師只需提供最基本的化合物信息，AI模型即可生成置信度與預測結果，平均響應時間小于一分鐘
輸入標準分子式
生成判斷結果
查看分析報告
想象一下，在項目立項會前，輸入候選化合物的CAS號，如50-78-2(阿司匹林)，點擊“開始預測”；不到1分鐘，系統便給出可行性判斷及關鍵物性影響分析報告，快速規避技術風險，讓資源集中在真正有希望的路線上。
【三大應用場景 賦能研發全流程】
1、項目立項前篩選
在新項目啟動前，快速判斷是否值得投入熔融結晶路線，避免方向性錯誤和盲目投資。
降低項目風險，優化資源配置
2、候選化合物優選
在眾多候選化合物中，優先篩選出最可能通過熔融結晶成功的目標，大幅提高實驗效率和成功率。
節省實驗時間與成本，加速開發進程
3 、工藝優化支持
為已有工藝的優化提供數據洞察，減少“拍腦袋”式的盲目試驗，基于預測結果指導實驗設計。
實現數據驅動決策，提升工藝優化效率
【廣泛行業覆蓋 驅動產業升級】
我們的模型已成功應用于多個對高純度分離有苛刻要求的行業：
精細化工
電子化學品、香料香精、染料顏料的高純生產
新材料
有機半導體、光電材料、功能聚合物的制備優化
制藥工業
API原料藥純化、晶型篩選、雜質控制
食品添加劑
食品級化合物的純化與提取
據統計，使用該預測模型可平均幫助客戶：覆蓋100+種不同的化合物、節省高達80%的初期研發時間、降低超過60%的試錯成本。
【前沿戰略 擁抱未來】
早在 2024 年工博會·新材料產業發展高峰論壇上，東庚已榮獲“AI賦能新材料應用場景示范企業”稱號。如今，東庚進一步投入時間、人力與成本，從底層數據體系開始重構，把AI引入實驗工藝流程的核心環節，打造能夠真正改變行業的預測模型。
在這套方法論之上，精餾、萃取、蒸發、反應、聚合、脫揮等化工單元，同樣具備通過真實數據 + AI建模實現預測與決策支持的可能；進一步，還可以將各單元模型串聯，形成耦合工藝的 AI模型矩陣。
東庚正持續推進將AI從“輔助分析工具”，真正引入工藝決策與研發流程的核心環節，構建可解釋、可迭代、可落地的工業級智能模型體系。
AI+的時代已經到來，當模型開始承接判斷，當數據開始形成閉環，當經驗開始持續增值，它就能夠重構工業創新的底層邏輯，也能幫助實現企業指數級領先。
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更新時間：2026-01-29 
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