生物基单体

机器学习框架同时预测生物基单体四大性质，乳液聚合替代选型加速

研究人员开发集成机器学习框架，可同时预测生物基单体的链增长速率常数、竞聚率、玻璃化转变温度与水溶性四项关键性质，并整合为统一选型工具，已在涂料与胶粘剂应用中验证。生物基聚合物有望从当前约1%份额增至2035年的4-5%，该工具为石油基单体的可持续替代提供了系统化筛选路径。

B910化工 9月29日 20:14 12