基于自动化与机器学习的智能柱层析预测模型

高效的化合物分离始终是合成化学中的一项挑战，而柱层析作为关键的纯化工具，在其中发挥着重要作用。传统柱层析方法依赖丰富的专业经验与大量重复性劳动，这正是人工智能具备显著优势的领域。本研究提出了一个基于人工智能驱动的平台，用于自动化数据采集并优化分离流程。该系统利用深度学习预测关键的分离参数，同时通过迁移学习适配不同的柱层析规格。一种名为分离概率（Sp）的新型指标被引入，用于量化成功分离组分的可能性，并已通过实验证实其有效性。该方法不仅提高了分离精度，减少了人工干预，还拓展了柱层析的应用范围，提供了一种更高效、更具可扩展性的化学纯化解决方案。