Reac-Discoveryは、2025年にJaume I大学によってリリースされたAI駆動型フローリアクター設計および反応性能最適化のためのデータセットです。関連する論文の結果は次のとおりです。Reac-Discovery: 連続フロー触媒反応器の発見と最適化のための人工知能駆動型プラットフォーム”。

このデータセットは、チーム独自のReac-Discoveryプラットフォームを用いて実験中に自動生成され、外部の公開データソースは一切使用されていません。このデータセットは、プラットフォームのReac-Gen、Reac-Fab、Reac-Evalモジュールに対応する、形状、印刷可能性、反応性能の3つのカテゴリーのデータをカバーしています。

• 構造パラメータ化データセット (Reac-Gen): 数学的パラメータ化モデルを通じて周期的なオープンセル構造 (POC) を生成し、サイズ、階層、表面積、自由体積、曲がり具合などの幾何学的記述子を記録します。
• 印刷可能性データセット (Reac-Fab): 3D 印刷実験に基づいて、設計パラメータと印刷の精度および完全性との間の対応を確立します。
• 反応パフォーマンス データセット (Reac-Eval): 実験は、自走式実験プラットフォームを使用して自動化されたフロー反応システムで実行され、温度、流量、濃度、収率などの反応パラメータがリアルタイムで記録されました。

すべてのデータは標準化され、構造化され、XLSX および STL ファイルに保存されます。