【快报】中科院化学所江剑研究员课题组——AI驱动的高性能增粘剂逆向设计

本文针对传统聚合物驱油材料在高盐条件下黏度保持能力差的问题，提出了一种人工智能驱动的逆向设计框架。研究目的是通过结合拓扑特征与官能团相关特征，构建多维设计空间，并利用耗散粒子动力学模拟和粒子群优化算法，实现高性能聚合物结构的全局搜索。研究结论表明，优化后的聚合物结构实现了约12%的黏度提升，其机制归因于带电链段伸展与疏水缔合结构的协同作用，展示了AI引导逆向设计在提高采收率聚合物开发中的潜力和普适性。