微流道反應器系統設計與應用趨勢:材料世界網電子報

微反應器具有良好的混合效率，並且能夠有效控制反應溫度與滯留時間，可以藉由高轉化率與選擇率

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2021. 1. 13 出刊

【工業材料雜誌】微流道反應器系統設計與應用趨勢

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微流道反應器系統設計與應用趨勢

微反應器具有良好的混合效率，並且能夠有效控制反應溫度與滯留時間，可以有效地藉由高轉化率與選擇率，減少原物料與能源及土地的需求，因此對精密化學工業與製藥產業來說成為一熱門課題。本文由基礎原理開始，介紹微反應器可以具備競爭優勢的主要學理依據，同時介紹一般微反應器內流動現象與原材料篩選原則，最後介紹工研院研究微反應技術的最新進展。工研院所設計的先進型微反應器系統，結合流體對撞與噴射原理，有效提高混合效率至傳統對撞型微反應器的3~8倍，直接提高混合效率，從而將反應器內的質熱傳遞進一步優化，提升反應轉化率與選擇率，現該設計已獲得中華民國與美國專利，有助於推動國內醫藥與精密化學產業微反應器應用---《本文節錄自「工業材料雜誌」409期，更多資料請點選 MORE 瀏覽》

AI在材料開發上的應用趨勢與展望(下)

針對化合物適用的機器學習、深層學習，要如何處理輸入的資料是一大課題。在過去的特徵量設計常以0/1的bit排列，表達各分子特徵向量是否存在，提案有很多種類的分子指紋。另外還有根據分子的圖構造( 由附加資訊的頂點(Node)和邊(Edge)的集合構成的資料結構 )設計的神經網路基礎的特徵量研究。像史丹佛大學以機器學習置換第一原理計算法開發的DeepChem，可預測各種化合物的化學性質。2017年以Variational Auto Encoder(VAE)為基礎的化合物自動生成技術被開發出來，分子設計上活用了深度學習，使分子資訊學重新受到注目。以SMILES方法，將分子的化學構造以英數文字排列表示，藉由取出連續潛在變項的編碼器，以及從潛在變項復原為---《本文節錄自「材料最前線」專欄（編譯：蔡宜良），更多資料請點選 MORE 瀏覽》

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