11月12日消息，据化学行业门户Quimica.es报道，奥地利格拉茨工业大学（TU Graz）跨学科研究团队开发的CLARA（CLustering AlgoRithm Austria）工具，正让大规模工业生物反应器的建模与控制显著提速。

工业级生物反应器体量巨大，温度、pH值和溶氧的微小波动即可决定工艺成败，但传统上依赖计算流体力学（CFD）的详细模拟计算成本高昂，难以直接用于在线控制。CLARA的核心是一套基于人工智能的聚类流程：将较短时长的CFD模拟产生的数百万数据点自动聚类为5至50个互连区室，把过去需要专家经验手工完成的降阶建模过程全自动化，并保持数学精确性。

该工具特别强调物理一致性：简化模型常见的质量平衡失准问题（例如培养过程中生物体耗气与营养需求的动态变化）被显式约束，从而在大规模场景下仍给出可信结果，能够识别混合不足的死区与高剪切区域。据信源，经过降阶后模拟计算速度最高可提升约一万倍，同时保留关键物理效应信息。

团队指出，CLARA的应用并不限于生物反应器，还可用于CO2捕集反应器和电池电极生产等过程。目前该工具已作为开源软件发布，研究者认为其在实时映射与优化工艺的数字孪生方向潜力最大。对流程工业而言，此类AI降阶模型是打通'高保真模拟→在线优化控制'链路的关键使能技术，与大型化企正在推进的AI过程控制部署形成呼应。 （来源：Quimica.es）