探索催化剂合成工作站的并行实验与智能控制

　　智能控制技术则通过集成机器学习算法与高精度传感器，实现反应参数的动态优化。欧世盛全自动工作站配备的机械臂系统可自动完成固体粉末称量、液体移液、反应容器转运等操作，结合在线称重、pH监测模块，将人为误差降至低。更关键的是，其内置的决策树模型可基于历史数据预测最佳合成路径，例如在MOF形貌控制中，通过分析H₂O/HCOOH浓度对晶体结构的影响，指导合成出烯烃加氢活性提升4倍的立方体形nMOF。中国科学院大连化学物理研究所的AI-EDISON平台更进一步，通过强化学习调控反应参数，成功制备出单分散金纳米结构，球形、棒状、星形纳米颗粒的分散度指数（PDI）均低于0.1。

　　这种“并行实验+智能控制”的协同模式，不仅将催化剂研发效率提升数个量级，更推动材料科学向数据驱动范式转型。未来，随着数字孪生技术与跨模态数据库的深度融合，催化剂合成工作站有望实现从原子级结构预测到规模化生产的全链条智能化。