文中的挑战对新华来说反而是天然的护城河。不吹牛逼地说，新华的技术储备、科研人员数量、科研经费投入、先进设备配置，是一般的活性炭企业比不了的。只是在整合上，可能走了点弯路。但修建护城河是个长期的工作，绝不是六个月或一年就可以完成的。这种前瞻性或者说战略性研究项目不比平常那些单个项目就要花上公司大几十万，却不会给公司带来一毛钱效益的半年期项目有意思？
引言
活性炭（ActivatedCarbon,AC）是一种具有高度发达孔隙结构和巨大比表面积的多孔碳材料，广泛应用于气体净化、水处理、储能和催化等领域。传统上，活性炭的制备依赖经验驱动的试错实验，往往需要耗费大量时间和资源来优化工艺参数以获得所需性能。近年来，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，利用数据驱动的方法来指导材料制备成为研究热点。机器学习模型能够从大量实验数据中自动学习工艺参数与材料性能之间的复杂非线性关系，实现对活性炭关键性能的预测和制备工艺的优化，从而加速定向制备（即根据目标性能定制材料）的进程。本文将综述活性炭制备工艺的主要方法，重点介绍机器学习模型在活性炭产率、性能预测、孔结构调控以及材料设计中的应用现状，分析常用模型类型及其适用场景，并探讨在活性炭定向制备中引入机器学习所面临的挑战与未来发展趋势。
活性炭制备工艺概述
活性炭的制备通常包括炭化和活化两大步骤。首先，原料（如木质生物质、煤炭、果壳等）在惰性气氛中高温加热进行炭化，使有机成分分解挥发，形成富碳的炭化料（半焦）。随后，通过物理或化学方法对炭化料进行活化，形成发达的孔隙结构。物理活化（气体活化）是在高温下用氧化性气体（如水蒸气、二氧化碳或空气）与炭化料反应，刻蚀出孔隙；化学活化则是在炭化前或炭化过程中加入化学药剂（如ZnCl₂、H₃PO₄、KOH等），通过脱水、氧化等作用促进孔隙形成。化学活化因能在较短时间内生成更丰富的孔隙和更高的比表面积，被更广泛地用于以生物质为原料的活性炭制备中。根据工艺步骤的不同，化学活化又可分为“一步法”（原料与活化剂混合后直接高温炭化活化）和“两步法”（先炭化再加入活化剂进行活化）。
活性炭的性能很大程度上取决于其孔结构特征，包括比表面积、孔容、孔径分布等。这些特征由原料性质和制备工艺参数共同决定，例如活化温度、活化时间、活化剂种类与用量、升温速率、原料粒度等。传统实验研究往往只能探索有限的参数组合，难以全面揭示各因素对最终性能的影响。而机器学习技术的引入为系统研究这些复杂关系提供了可能：通过构建数据驱动模型，可以快速评估不同工艺条件对活性炭性能的影响，从而指导工艺优化和定向制备。
机器学习模型在活性炭制备中的应用现状
工艺参数优化与产率/性能预测
机器学习在活性炭制备中的一个重要应用是工艺参数优化和产品性能预测。通过收集不同工艺条件下制备活性炭的实验数据（包括原料种类、炭化/活化温度、时间、活化剂配比等输入，以及产率、比表面积、孔容等输出），研究者可以训练模型来预测给定工艺参数下活性炭的关键性能指标。这类模型有助于稳定产品质量、提高生产效率，并减少不必要的实验尝试。
近期多项研究表明，基于机器学习的模型能够高精度地预测活性炭的产率和比表面积等重要性能。例如，Zou等人收集了利用一步法和两步法化学活化制备生物质基活性炭的大量文献数据，分别采用随机森林（RandomForest,RF）和梯度提升回归（GradientBoostingRegression,GBR）模型来预测活性炭的产率、比表面积（SSA）和总孔容（TPV）。结果显示，GBR模型在所有性能指标上均表现出优异的预测能力，其决定系数R²在一步法数据上达到0.88～0.90，在两步法数据上达到0.71～0.82，显著优于传统线性回归模型。该研究还通过模型分析了影响产品性能的关键因素，发现活化温度和浸渍（活化剂与炭化料的配比）过程是决定最终产品性能的关键因素。
再如，有学者将遗传算法与梯度提升回归模型相结合，用于优化活性炭的制备工艺参数。通过遗传算法在参数空间中搜索最优解，该方法能够在保证较高预测精度的同时自动给出优化的工艺条件。这表明机器学习不仅可用于预测，还能作为优化工具来指导实验设计，实现对活性炭产率和性能的定向调控。
孔结构预测与吸附性能建模
活性炭的孔结构（包括孔径分布、比表面积、孔体积等）直接决定其吸附性能和应用效果。因此，利用机器学习预测和调控孔结构是当前的研究热点之一。传统上，孔结构的表征需要依赖BET氮气吸附等实验手段，成本高且耗时。而机器学习模型有望根据原料和工艺参数间接预测孔结构特征，从而辅助优化制备过程。
一项2025年的研究构建了综合的机器学习框架，集成了随机森林、梯度提升、决策树、支持向量机和人工神经网络等多种算法，对活性炭的比表面积、总孔容和微孔孔容进行预测和优化。该研究考虑了原料种类、粒径、活化条件（温度、时间、活化剂比例）以及氮掺杂等因素对孔结构的影响，是首个系统地将机器学习预测与优化技术用于活性炭孔结构调控的工作。结果表明，基于集成学习的模型能够很好地捕捉输入参数与孔结构之间的非线性关系，显著优于简单的线性模型（其R²往往低于0.6）。进一步的灵敏度分析显示，活化温度、活化剂与炭的配比以及原料粒径对孔结构影响最为显著。关键工艺参数对活性炭比表面积的重要性排序清晰地揭示了温度、时间和活化剂配比等因素的主导作用。该研究通过遗传算法优化还发现，在约800～900℃的活化温度和3.8左右的活化剂/炭比例下，可获得最优的孔结构性能。这些结果为定向制备特定孔结构的活性炭提供了数据支撑和优化策略。除了基于工艺参数的宏观预测，机器学习还被用于微观孔结构的表征和模拟。例如，有研究将深度学习应用于活性炭材料的电子显微图像分析，实现对活性炭表面孔隙的自动分割识别。这种方法有助于快速定量分析活性炭的表面形貌和孔径分布，为实验表征提供了高效的工具。此外，在多孔材料领域已有工作利用生成模型（如变分自编码器、生成对抗网络等）根据实验数据生成虚拟的孔结构模型，用于预测材料的比表面积、孔径分布等关键性质。这些模型不仅提供了对材料结构的新见解，还可以在计算机上虚拟测试不同结构对性能的影响，从而指导实验制备具有目标孔结构的活性炭。
材料结构设计与逆设计
传统的材料研发通常遵循“试错法”，即通过反复实验来尝试不同配方和工艺，以找到满足性能要求的材料。而机器学习的引入正在推动这一范式向数据驱动的逆设计转变。所谓逆设计（Inverse Design），是指给定目标性能需求，由算法直接设计出满足该需求的材料结构或配方。在活性炭制备中，逆设计的思想体现为：根据所需的吸附性能或孔结构目标，反向推算出合适的原料和工艺参数组合，从而实现定向制备。
实现材料逆设计的一种途径是利用生成模型。生成模型能够学习训练数据中隐含的材料结构与性能分布，然后生成符合特定条件的新材料候选。近年来，生成式人工智能在新材料设计中展现出巨大潜力。例如，2023年提出的MatterGen模型就是一种基于扩散模型的无机材料生成器，可在整个元素周期表范围内生成稳定多样的无机晶体结构，并能通过微调模型来偏向特定的性能约束。虽然MatterGen主要针对晶体材料，但其思想同样适用于多孔碳材料的设计：通过在模型中引入对孔隙率、比表面积等指标的约束，未来有望直接“设计”出满足特定吸附性能的活性炭结构。
在多孔材料领域，生成模型已经用于纳米多孔材料的设计探索。例如，有研究利用生成式AI来设计金属有机框架（MOF）等多孔晶体材料，通过学习已有MOF的结构特征，模型可以生成全新的MOF结构并预测其气体吸附性能，从而加速筛选出高性能的候选材料。对于活性炭这种非晶多孔材料，直接生成其原子级结构较为困难，但可以采用粗粒化的方法或基于拓扑结构的生成模型来模拟其孔网络。一些研究正尝试将活性炭的结构特征（如孔径分布、表面官能团等）编码为特征向量，然后通过生成对抗网络或变分自编码器来生成具有目标特征的“虚拟活性炭”，再结合分子模拟预测其吸附性能。虽然这方面仍处于起步阶段，但随着计算能力提升和算法进步，数据驱动的活性炭结构逆设计有望成为现实，为定向制备提供全新的思路。
常用机器学习模型及适用场景
在活性炭制备的机器学习研究中，多种模型被用于不同的任务场景。下图直观地展示了一个典型的机器学习驱动的活性炭定向制备流程，其中涵盖了数据收集、特征工程、模型选择与训练，以及最终的预测与优化应用。
下面对常用的模型类型及其适用场景进行分析：
- 人工神经网络（ANN）
：作为经典的机器学习模型，ANN能够通过多层非线性变换拟合复杂的输入输出关系。在活性炭研究中，早期已有学者使用BP神经网络（多层前馈神经网络）来预测活性炭的收率和比表面积。ANN适合处理大规模非线性数据，但传统ANN存在训练易陷入局部最优、对小样本欠拟合等问题，且模型为黑箱难以解释。近年来，深度学习的发展使神经网络模型更加灵活强大，例如引入卷积神经网络（CNN）处理图像形式的孔隙结构数据，或使用深度神经网络结合多源数据进行性能预测。总体而言，ANN适用于需要捕捉复杂非线性关系的场景，尤其是在数据量充足时可取得较高精度。
- 支持向量机（SVM）
：SVM通过核函数将非线性问题转化为线性问题求解，在小样本学习中表现优异。有研究将SVM用于活性炭制备过程建模，例如基于SVM的活性炭炭化过程建模与优化。SVM模型在样本量不大且特征维度较高时仍能保持稳健，不易过拟合，因此适合用于实验数据有限的场景。其缺点是对大规模数据集训练效率较低，且难以直接扩展用于多输出预测。
- 决策树与集成学习
：决策树算法（如CART）通过构建树状规则对数据进行划分，具有模型简单、可解释性强的优点。然而单棵决策树容易过拟合，泛化能力有限。集成学习通过组合多个弱学习器（如决策树）来提升性能，其中随机森林（RF）和梯度提升树（GBR, GBDT）是两种代表性方法。随机森林通过自助采样和随机特征选择训练多棵决策树，以投票平均方式预测，能够有效降低过拟合并提高稳定性。梯度提升树则迭代地训练一系列弱模型（通常是决策树），每一步纠正前一步的误差，从而逐步逼近真实值。这两种模型在活性炭性能预测中均取得了突出效果。例如，前述Zou等人的研究中，RF和GBR模型均成功预测了活性炭的比表面积、孔容和产率，其中GBR模型表现最佳。集成学习模型适用于输入特征较多、非线性关系复杂的场景，对异常值和噪声也有一定鲁棒性。此外，决策树模型天然具有可解释性，可通过分析特征重要性来揭示工艺参数对性能的影响。
- 生成模型（Generative Model）
：生成模型与上述判别模型不同，它的目标不是直接预测一个数值，而是学习数据本身的分布，从而能够生成新的数据样本。在材料科学中，生成模型可用于逆设计，即根据目标性能生成满足条件的材料结构或配方。例如，变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）已被用于生成新材料的晶体结构或分子结构。在活性炭领域，生成模型可用于生成虚拟的孔结构或指导配方设计。然而，由于活性炭结构的复杂性和非晶特性，直接应用生成模型仍具挑战。目前相关研究多处于探索阶段，例如通过生成模型结合实验数据来设计具有特定孔径分布的活性炭等。生成模型适用于需要创造性设计、探索未知材料空间的场景，但需要足够的训练数据和有效的约束机制来确保生成结果的合理性和稳定性。
- 其他模型
：除了上述模型，还有一些其他机器学习或数据挖掘方法在活性炭研究中有所应用。例如，多元线性回归和响应面法（RSM）等传统统计方法曾被用于活性炭工艺优化，但由于活性炭性能与参数间关系高度非线性，这些线性模型往往精度有限R2常低于0.6）。遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）等启发式优化算法则常与上述预测模型结合，用于多参数优化问题，以找到使目标性能最优的工艺条件。此外，近年来兴起的图神经网络（GNN）在材料科学中用于处理晶体结构、分子结构等图数据，未来也可能应用于活性炭的结构-性能建模，特别是在考虑表面官能团或复合材料结构时。
综上所述，不同机器学习模型各有优缺点和适用场景。在活性炭定向制备中，应根据数据规模和问题性质选择合适的模型：当数据量较大且关系复杂时，可采用深度神经网络或集成学习模型以获得高精度；当数据有限时，SVM或简单神经网络可能更为稳健；而在需要探索新材料设计时，生成模型和优化算法的结合将发挥独特作用。
活性炭定向制备中引入机器学习的挑战
尽管机器学习在活性炭制备中展现出巨大潜力，但要充分发挥其作用仍面临诸多挑战，需要研究者在实际应用中予以关注和克服：
- 数据获取与质量
：机器学习模型的性能高度依赖于数据。然而，在活性炭制备领域，高质量的实验数据往往分散在不同文献中，且各研究采用的原料种类、实验条件和表征方法各异，导致数据标准不统一、可比性差。这给数据的收集和清洗带来困难。此外，某些关键参数（如原料的化学组成、微观结构）可能未被记录，影响模型对特征的全面捕捉。数据不足或不平衡也会导致模型过拟合或偏差。如何建立大规模、标准化的活性炭制备数据库，是推动机器学习应用的基础挑战之一。
- 模型可解释性
：许多高效的机器学习模型（如深度神经网络、集成树模型）本质上是“黑箱”，难以直观解释其决策机制。这在材料科学领域可能引发信任问题：研究者希望了解为什么模型预测某条件下能得到高性能活性炭。如果模型缺乏可解释性，将难以提炼出对实验有指导意义的规律，也不利于工艺改进和知识积累。因此，提高模型的可解释性（例如通过特征重要性分析、SHAP值等方法揭示关键影响因素）是当前的重要课题。此外，开发融合物理机理的模型（如将已知的活化反应动力学嵌入模型）也有助于增强结果的可解释性和可靠性。
- 模型迁移与泛化
：在实验室环境下训练的机器学习模型，往往针对特定原料和工艺条件。当将模型应用到新的原料或生产环境时，其预测精度可能显著下降。这是因为模型可能过度拟合于训练数据中的特定模式，缺乏对未知情况的泛化能力。例如，一个基于木质原料训练的模型去预测煤基活性炭的性能时，可能因为原料性质差异而失效。为提高模型的泛化性，需要在训练中引入尽可能多样的数据，涵盖不同原料类型和工艺路线，或者采用迁移学习的方法，利用已有模型快速适配新任务。此外，模型在实际工业生产中还需考虑测量噪声、设备差异等因素，这些都会影响模型的适用性。
- 计算资源与算法效率
：某些复杂模型（如深度生成模型、大规模图神经网络）的训练和推理需要大量的计算资源。对于中小企业或实验条件有限的研究者来说，运行这些模型可能存在困难。此外，在工业实时优化场景中，模型需要具备快速响应能力，以便根据在线数据调整工艺参数。如果模型计算过于耗时，将难以满足实时控制的要求。因此，需要在模型精度和效率之间取得平衡，发展高效算法或利用并行计算、云计算来降低应用门槛。
- 实验验证与反馈
：机器学习模型的预测结果最终需要通过实验来验证。在定向制备中，模型推荐的新配方或新工艺条件可能超出以往经验范围，其可行性和有效性必须经过实验检验。如果模型预测与实验结果不符，需要分析原因并反馈修正模型。这就要求建立“模型预测-实验验证-数据反馈”的闭环研发流程，将实验获得的新数据不断加入训练集以更新模型。这一过程需要材料科学家与数据科学家紧密合作，及时迭代优化模型和实验方案。在初期，模型的建议可能不完全可靠，需要研究者具备判断力，将模型作为辅助工具而非完全依赖。
概括来说，数据、模型和实验三方面的挑战相互交织。解决这些问题需要产学研各界的共同努力，包括建立开放共享的材料数据库、发展更稳健可解释的算法，以及探索人机协同的新材料研发模式。
未来发展趋势与展望
展望未来，机器学习在活性炭定向制备中的应用有望沿着以下几个方向深入发展：
- 多模态与多尺度建模
：未来的模型将不再局限于单一的数值输入，而是综合利用多模态数据（如文本、数值、图像、光谱等）来更全面地描述材料和工艺。例如，结合扫描电镜图像、XRD图谱等结构信息与工艺参数，构建多模态深度学习模型，有望进一步提高对活性炭性能的预测精度。同时，模型将跨越不同尺度，从原子/分子尺度的模拟数据（如DFT计算得到的表面能、吸附能）到宏观工艺参数，实现跨尺度建模。这将使研究者能够在更基础的层面理解结构-性能关系，并指导实验设计。
- 自主实验与智能实验室
：随着强化学习和机器人技术的发展，“材料智能实验室”的概念逐渐兴起。在这种模式下，机器学习模型不仅用于预测，还能自主决定下一步实验。例如，模型根据当前数据选择最有价值的工艺条件建议，由自动化实验平台执行并获取结果，新的数据再反馈给模型更新。通过这种闭环的自主实验，系统可以在无人干预或少干预下不断优化，大幅加速活性炭新材料的开发。这种结合了主动学习和机器人技术的范式被视为未来材料研发的重要趋势。
- 强化学习与优化控制
：强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互学习最优策略的算法，已在游戏AI等领域取得成功。在材料制备中，RL可用于解决复杂的多阶段优化问题，例如动态调整活化炉的温度曲线以同时优化产率和孔隙结构。RL智能体可以在模拟环境中反复试验不同的操作策略，学习到比人工经验更优的控制方案。未来，随着对活性炭制备过程机理的深入了解，可构建更精确的模拟环境供RL训练，从而实现对实际生产过程的智能控制。此外，多智能体强化学习也可能用于协调多个工艺参数的优化，每个智能体负责一个参数，通过协作达到全局最优。
- 生成式设计与新材料发现
：生成模型将在活性炭新材料设计中扮演越来越重要的角色。未来的生成模型有望结合第一性原理计算或分子模拟，实现条件生成——即在生成过程中直接考虑材料的物理化学约束。例如，给定目标吸附容量，模型可生成满足该容量的活性炭孔结构和表面化学特征组合，并预测对应的制备条件。一些研究已经在其他材料上展示了生成式逆设计的威力：如利用生成模型设计具有特定带隙的半导体合金、具有高存储容量的储氢材料等。可以预见，类似的方法将拓展到多孔碳材料领域，为定制化活性炭的设计提供全新思路。当生成模型与高通量实验验证相结合时，有望极大加快活性炭新品种的发现和应用。
- 人机协同与专家知识融合
：尽管AI模型日益强大，但人类专家的知识和经验依然不可或缺。未来的发展趋势是实现人机协同，将专家的先验知识融入机器学习模型，提高模型决策的可靠性和可解释性。例如，在模型训练中引入基于机理的约束条件，或采用迁移学习将已有理论模型的结果作为初始值。另一方面，模型的输出也可通过友好的界面呈现给专家，由专家进行评估和调整，形成双向交流。这种人机结合的模式能够充分发挥各自优势：AI擅长处理海量数据和复杂模式，人类擅长把握全局和物理意义。通过协同，可更高效地实现活性炭的定向制备目标。
总的来说，机器学习与活性炭制备的融合正处于快速发展阶段。从当前以预测和优化为主的应用，逐步走向自主设计和智能生产的新阶段。可以预见，未来的活性炭工厂可能实现由AI实时监控和优化生产过程，新材料的研发周期将因数据驱动方法的加入而大大缩短。当然，要实现这些愿景，仍需要在算法、数据和实验基础设施等方面持续创新。但可以肯定的是，“数据+智能”将成为引领活性炭材料领域未来发展的重要驱动力。
结论
本报告综述了机器学习模型在活性炭定向制备中的研究进展和应用前景。活性炭作为重要的多孔功能材料，其制备工艺复杂且影响因素众多。传统实验方法难以高效地探索庞大的参数空间，而机器学习为这一难题提供了有力的解决方案。通过构建数据驱动的模型，研究者已经成功实现了对活性炭产率、比表面积、孔容等关键性能的高精度预测，并利用这些模型优化了制备工艺参数。机器学习模型还被用于孔结构的预测和调控，以及辅助材料的逆设计，为制备具有特定性能的活性炭提供了新的思路。
常用的机器学习模型各有所长：集成学习和神经网络在性能预测中表现优异，生成模型在材料设计中崭露头角，而优化算法则帮助模型更好地服务于实际工艺优化。在实际应用中，应根据问题特点选择合适的模型并注重模型的可解释性和泛化能力。同时，我们也认识到，当前在数据获取、模型可靠性和实验验证等方面仍存在挑战，需要通过建立共享数据库、发展可解释AI以及加强人机协作等途径来逐步解决。
展望未来，随着人工智能技术的进一步发展和与材料科学的深度融合，活性炭定向制备有望进入智能化、高效化的新阶段。多模态数据建模、自主实验平台、强化学习控制以及生成式设计等前沿方向将推动活性炭材料研发模式的革新。可以预见，在不久的将来，机器学习将成为活性炭制备过程中不可或缺的工具，从实验室研发到工业生产全程提供智能支持。这不仅将加速新型高性能活性炭的开发，也将为解决环境、能源等领域的重大问题提供强有力的材料支撑。
14011002000166号