9月29日消息，据European Coatings报道，研究人员开发出一套集成机器学习框架，可同时预测生物基单体的四项关键物性——链增长速率常数（kp）、竞聚率（rr）、玻璃化转变温度（Tg）与水溶性（Ws），从而系统化筛选乳液聚合中石油基单体的可持续替代品，该工具已在涂料与胶粘剂应用中完成验证。

背景层面，聚合物材料的可持续转型日益依赖以生物基单体替代石油基单体。市场预测显示，生物基聚合物有望从当前约占聚合物总产量1%（约420万吨/年）的份额增长至2035年的4-5%，且增速预计超过常规聚合物。乳液聚合以水为连续相，先天比多数溶剂法工艺更具可持续性，因而成为这一转型的优选平台。

技术路线上，新生物基单体的产业化落地要求在合成与放大之前准确预测其关键物性，传统试错筛选既慢又耗资源。该研究采用神经网络与梯度提升两种方法分别建立各性质预测模型，覆盖的单体家族范围比既有方法更广，其中竞聚率模型采用了改进的神经网络架构，水溶性预测则超越了此前工具SoltranNet的表现。

各优化模型最终整合为统一的选型工具，可系统评估候选生物基单体对作为常规配方替代品的可行性，同时力求保持目标共聚物性质不变。这一框架将单体替换从经验试错推向数据驱动筛选，对涂料、胶粘剂等以乳液聚合为基础的行业加速生物基转型具有直接工具价值。 （来源：European Coatings）