行业困境
产业要求: 在能源化工与先进材料领域,润滑油的添加剂复配、胶粘剂的树脂与固化剂配比,或是涂料的溶剂与助剂筛选,往往决定了工业流体的核心性能。优化配方过程,是一个涉及多维参数空间、多目标平衡的复杂任务——如何在平衡黏度与闪点、兼顾低温流动性与高温稳定性的同时,还需控制成本。这些目标的达成,需要在成千上万种可能的配方组合中,找到最佳的解决方案。
传统研发:依赖人工经验的操作方式与繁琐的实验流程极大制约了研发效率:实验人员花费大量时间在重复操作上,真正用于方案设计与数据分析的时间不足三分之一;溶解状态、颜色变化等关键环节依赖目视判别,不同操作者之间标准难以统一,数据一致性难以保证;配方参数、称量记录、检测结果等多源数据分散存储,信息闭环需人工构建,追溯成本高、效率低。当样品处理规模扩大时,这些问题被进一步放大,成为制约研发效率的关键瓶颈。
青葵方案:青葵智造人工智能+自动化实验设备的介入,为这一困境提供了全新的解决路径。青葵智造多目标优化智能体能够基于已有数据,主动推荐下一轮实验的参数组合,在庞大的搜索空间中快速逼近最优解。而自动化实验设备能够通过全流程自动化与数据闭环管理,让研发人员从重复性操作中解放,将精力回归到方案设计与数据分析的核心环节。
表征模块:样品自动转移、连续进样与数据自动采集,让检测告别人工值守
•全自动粘度测试:智能转运机器人完成开盖、移液、自动进样,自动完成粘度检测
•倾点/浊点测试:自动完成样品转移与低温流动性检测
•闪点测试:自动完成样品转移与闪点检测 蒸发率损失测试:自动完成样品称重与高温蒸发后的复称
•滴定终点测试:自动完成样品转移及滴定终点判断与检测
后处理模块:自动完成收尾工作,全流程自动化的完整闭环
•器皿自动清洗烘干:石油醚与乙醇清洗烧杯与搅拌子,环形风刀烘干,适配无人值守需求
•测试后处理与废料管理:自动区分合格与不合格样品,合格样品提示取走,不合格样品自动排废;废料统一收集
扩展性设计:预留仪器柜体,灵活适配多样检测需求
预留专用仪器柜体空间,方便用户根据实际检测需求,灵活放置其他手动操作或半自动检测仪器。无论是临时增加的检测项目,还是实验室已有的设备资源,均可便捷融入平台工作流,进一步提升平台的场景适应性。
高粘度精准移液:
•高粘度液体精准移液:针对不同粘度范围适配专用管路与移液策略,对各类液体添加剂实现微升级高精度移液
•实时质量反馈:集成高精度称量模块,通过实时质量反馈形成闭环控制,确保高粘度液体的定量精度
•蠕动泵稳定输送:搭载多台蠕动泵,实现不同粘度大体积液体的稳定输送,,配合高精度称量模块,确保液体配比精确
双重搅拌混匀:
•磁力搅拌器结合温控系统进搅拌,确保高粘度液体中的添加剂与基础油充分混合
自研高粘度残留清洗板块 :
•高效清洗:清洗模块采用石油醚与乙醇双溶剂自动清洗,针对高粘度残留物优化清洗流程,确保器皿无残留
•快速烘干:搭配环形风刀快速烘干,确保器皿迅速恢复待用状态
•安全设计:配备专用通风管道,连接实验室通风系统,降低易挥发有机溶剂的积聚风险,适配24小时无人值守运行的安全要求
工业流体(如润滑油、胶粘剂、原油)普遍具有高粘度特性,其处理难度远高于常规水性液体,常面临移液精度差、混合均匀难等挑战。平台针对上述难点,在移液与清洗环节进行了专项优化 。
•适用于润滑油、燃料油、基础油、冷却液、变压器油等产品的添加剂筛选、配方优化与质量控制,支持黏度、倾点、浊点、闪点、蒸发率损失、滴定等指标的批量检测。同时可拓展至原油物性评价、助剂效果评价等石油化工场景。
•适用于胶粘剂、涂料、表面活性剂等液体材料的配方初筛与性能验证,尤其适用于对黏度、倾点、流变特性有明确要求的体系。平台通过自动化配制与批量检测,支撑新材料研发过程中的高通量筛选需求。
平台以高通量配制与精准移液为核心能力,尤其擅长处理高粘度工业流体,通过自动化配样、智能搅拌、样品追溯等模块,实现液体样品从配方设计到性能检测的高通量自动化处理。同时集成粘度计、倾点/浊点分析仪等检测设备,打通前处理与检测环节,形成完整的自动化工作流。主要适配以下对配制精度与处理通量有较高要求的场景:
整个过程实现无人值守连续运行,将数周的筛选时间缩短至1个工作日内;所有检测数据自动采集并与配方关联,数据整理时间从2-3天降至0;平台通过自动化流程消除人工操作误差与目视判断差异,确保每批次实验条件的一致性;实验人员无需参与重复性操作,可将精力聚焦于配方数据分析与后续优化方向的设计——研发效率的提升不仅体现在时间上,更体现在研发人员价值的回归。
当自动化解决了“如何做”的问题,智能化则开始回答“做什么”和“怎么做更好”。青葵智造工业流体高通量筛选表征平台,不仅是一套执行系统,更是青葵自驱动实验室体系的关键组成单元。青葵解决方案将自动化设备、智能化软件与AI模型深度融合,形成“AI设计—自动化执行—多模态数据回流—模型自适应迭代”的干湿闭环智能实验体系。当实验流程实现自动化闭环,数据资产持续沉淀,AI辅助研发便从概念走向现实。