1)酶的篩選與設(shè)計(jì)
AI 技術(shù)的引入，為酶的篩選帶來(lái)了新的思路和方法 。AI 可以通過(guò)對(duì)大量生物酶數(shù)據(jù)的分析，建立酶的結(jié)構(gòu)與功能關(guān)系模型 。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI 能夠?qū)W習(xí)不同生物酶的氨基酸序列、三維結(jié)構(gòu)等特征與它們對(duì)不同樹(shù)脂基體降解活性之間的關(guān)聯(lián) 。

AI可以通過(guò)對(duì)大量生物數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以預(yù)測(cè)出某種新型脂肪酶對(duì)特定聚酯樹(shù)脂基體的降解效果，從而快速篩選出潛在的高效降解酶 ，大大縮短了酶篩選的周期，提高了篩選效率。此外，AI還可以從頭設(shè)計(jì)全新的酶結(jié)構(gòu)，通過(guò)計(jì)算模擬和優(yōu)化，使其具有更高的降解效率和選擇性。

2)酶的定向進(jìn)化與優(yōu)化
AI可以加速酶的定向進(jìn)化過(guò)程，通過(guò)模擬自然選擇，快速優(yōu)化酶的性能。例如，利用AI算法可以預(yù)測(cè)酶的活性位點(diǎn)和催化機(jī)制，指導(dǎo)酶的突變和改造，從而提高其在特定條件下的降解效率和穩(wěn)定性。

3)功能酶的協(xié)同回收
在實(shí)際回收過(guò)程中，往往需要多種酶的協(xié)同作用，以提高回收效率。例如，可以先使用一種酶將復(fù)合材料中的樹(shù)脂部分進(jìn)行部分降解，然后再使用另一種酶進(jìn)一步水解降解產(chǎn)物，最終實(shí)現(xiàn)碳纖維的完全分離和回收。

4)成本預(yù)測(cè)與效益分析
AI可以對(duì)生物基碳纖維回收的全過(guò)程進(jìn)行成本建模和效益分析，考慮原材料成本、能源消耗、設(shè)備折舊、人工成本等因素，預(yù)測(cè)不同回收工藝和生產(chǎn)規(guī)模下的成本和經(jīng)濟(jì)效益,有助于企業(yè)在投資回收項(xiàng)目前做出科學(xué)合理的決策，同時(shí)也為技術(shù)研發(fā)方向提供參考。

7.3 基于AI碳纖維復(fù)合材料生物酶協(xié)同回收案例
美國(guó)在生物基碳纖維回收技術(shù)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，主要集中在生物基環(huán)氧樹(shù)脂的開(kāi)發(fā)、生物催化回收技術(shù)以及政策支持等方面，主要體現(xiàn)在以下方面：

1)生物基環(huán)氧樹(shù)脂的可回收性。美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室（NREL）的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種生物基環(huán)氧樹(shù)脂和酸酐固化劑，通過(guò)引入更容易降解的交聯(lián)劑，使碳纖維復(fù)合材料完全可回收。這種材料通過(guò)甲醇分解過(guò)程，可以在室溫下有選擇性地分解，而不降低纖維的質(zhì)量或改變其取向。這種技術(shù)不僅降低了碳纖維的回收成本，還減少了生產(chǎn)過(guò)程中的溫室氣體排放。

2)生物催化回收技術(shù)。美國(guó)堪薩斯大學(xué)和南加州大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種利用真菌分解碳纖維增強(qiáng)聚合物（CFRP）的新方法。研究人員通過(guò)轉(zhuǎn)基因真菌（如黑曲霉和青霉菌），將聚合物基體分解為苯甲酸，并進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的化合物OTA。這種技術(shù)不僅實(shí)現(xiàn)了碳纖維的高效回收，還保留了其超過(guò)97%的原始強(qiáng)度。

8.基于AI碳纖維復(fù)合材料能量回收技術(shù)的研究

近年來(lái)，能量回收作為一種新興的回收理念，逐漸受到關(guān)注。其核心在于通過(guò)回收過(guò)程中的能量轉(zhuǎn)換和利用，降低回收成本，同時(shí)實(shí)現(xiàn)資源的高效再利用。

圖 8：基于 AI 的碳纖維復(fù)合材料能量回收技術(shù)的現(xiàn)代化工業(yè)設(shè)施場(chǎng)景

8.1 傳統(tǒng)碳纖維復(fù)合材料能量回收技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)
傳統(tǒng)碳纖維復(fù)合材料的能量回收技術(shù)在高能耗、纖維性能下降、環(huán)境污染、回收效率低和經(jīng)濟(jì)可行性差等方面面臨諸多挑戰(zhàn)。

1)能量回收效率
能量回收過(guò)程需要精確的能量管理，但回收過(guò)程中的能量轉(zhuǎn)換效率較低，且容易受到工藝參數(shù)波動(dòng)的影響。AI需要優(yōu)化能量回收路徑，提高能量利用效率。

2)工業(yè)化規(guī)模
目前的回收技術(shù)多處于實(shí)驗(yàn)室或小規(guī)模試驗(yàn)階段，擴(kuò)大到工業(yè)化規(guī)模面臨諸多技術(shù)瓶頸。

8.2 基于AI碳纖維復(fù)合材料能量回收技術(shù)協(xié)同提升回收質(zhì)量的研究
圖8中展示了大型處理單元，配備先進(jìn)的傳感器和AI系統(tǒng)。碳纖維復(fù)合材料廢料被送入反應(yīng)器，能量提取過(guò)程正在進(jìn)行。AI界面顯示能量產(chǎn)出和系統(tǒng)效率的數(shù)據(jù)。設(shè)施配備了太陽(yáng)能板和風(fēng)力渦輪機(jī)等可再生能源系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)可持續(xù)性。明亮的工業(yè)燈光突出了技術(shù)與環(huán)保意識(shí)的融合。

1)質(zhì)量穩(wěn)定性
AI碳纖維復(fù)合材料能量回收過(guò)程中回收碳纖維的質(zhì)量控制，主要包括通過(guò)AI技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)整回收過(guò)程中的參數(shù)，以確?；厥仗祭w維的質(zhì)量穩(wěn)定性。

2)回收率和利用率
利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)和優(yōu)化回收過(guò)程中的關(guān)鍵參數(shù)如溫度、壓力和時(shí)間等，以提高能量回收率和利用率；建立基于AI的質(zhì)量控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)回收碳纖維的自動(dòng)檢測(cè)和分類，以確保其滿足不同的應(yīng)用需求。

8.3  基于AI碳纖維復(fù)合材料能量協(xié)同回收案例
AI在碳纖維復(fù)合材料能量回收技術(shù)中的應(yīng)用前景廣闊，但目前仍處于探索階段。通過(guò)優(yōu)化工藝、管理能量、控制質(zhì)量以及預(yù)測(cè)規(guī)劃，AI有望為碳纖維復(fù)合材料的可持續(xù)回收提供新的解決方案。

通過(guò)AI算法，三菱化學(xué)集團(tuán)的回收系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控?zé)峤膺^(guò)程中的能量輸入和輸出。AI模型根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)整熱解溫度和氧氣供應(yīng)，確保能量的高效利用。AI結(jié)合傳感器技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)熱解過(guò)程中的溫度、壓力和氣體成分。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI能夠預(yù)測(cè)最佳的工藝參數(shù)組合，以最大化碳纖維的回收率和質(zhì)量。通過(guò)二次燃燒熱解氣體實(shí)現(xiàn)能量回收，回收過(guò)程實(shí)現(xiàn)了能量的自給自足，減少了CO2排放，同時(shí)碳纖維的回收率和質(zhì)量得到提升。

9.基于AI碳纖維復(fù)合材料電化學(xué)法回收技術(shù)的研究

碳纖維復(fù)合材料電化學(xué)法回收技術(shù)，主要是將廢棄的碳纖維復(fù)合材料置于特定的電解液中，以其作為陽(yáng)極，導(dǎo)電材料作為陰極，通過(guò)施加一定的電壓，引發(fā)電化學(xué)反應(yīng)。在這個(gè)過(guò)程中，復(fù)合材料中的樹(shù)脂基體在電場(chǎng)作用下發(fā)生氧化分解反應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)碳纖維與樹(shù)脂基體的分離，達(dá)到回收碳纖維的目的。相比傳統(tǒng)的熱解法或化學(xué)法，電化學(xué)法無(wú)需高溫或大量化學(xué)試劑，減少了能源消耗和環(huán)境污染?；厥盏奶祭w維表面損傷小，保留了較高的機(jī)械性能。

9.1 傳統(tǒng)碳纖維復(fù)合材料電化學(xué)法回收技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)
傳統(tǒng)碳纖維復(fù)合材料的電化學(xué)法回收技術(shù)雖然具有操作簡(jiǎn)單、適合大尺寸材料處理等優(yōu)點(diǎn)，但仍面臨高能耗、纖維性能下降、回收效率低、工藝復(fù)雜性、經(jīng)濟(jì)可行性差和環(huán)境影響等問(wèn)題。

1）高能耗問(wèn)題
能量利用效率低：電化學(xué)回收過(guò)程中，大部分能量（約75%-80%）被引入處理容器中，而不是直接用于廢料的降解。這種低能量利用效率導(dǎo)致回收過(guò)程的能耗較高，增加了回收成本。

能耗：電化學(xué)回收需要施加一定的電流和電壓來(lái)促進(jìn)樹(shù)脂基體的降解，但目前對(duì)于最佳電流密度和電壓的優(yōu)化研究仍不充分，不同材料和工藝條件下的能耗差異較大。

2）碳纖維質(zhì)量下降。回收后的碳纖維拉伸強(qiáng)度僅為原始纖維的32%-80%，即使經(jīng)過(guò)優(yōu)化，也難以完全恢復(fù)其原始性能，難以與原始碳纖維競(jìng)爭(zhēng)。電化學(xué)降解過(guò)程中，樹(shù)脂基體的去除率雖然較高，但仍可能存在少量樹(shù)脂殘留，影響碳纖維的表面質(zhì)量。

3）工藝復(fù)雜性和可重復(fù)性問(wèn)題。電化學(xué)回收過(guò)程涉及多種參數(shù)（如電流強(qiáng)度、電解質(zhì)濃度、處理時(shí)間等），這些參數(shù)之間的相互作用復(fù)雜，優(yōu)化難度較大。由于材料成分和結(jié)構(gòu)的差異，電化學(xué)回收過(guò)程的可重復(fù)性較差，難以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化操作。

4）環(huán)境影響。電化學(xué)回收過(guò)程中使用的電解質(zhì)溶液需要妥善處理，否則可能對(duì)環(huán)境造成污染。電化學(xué)降解過(guò)程中可能產(chǎn)生一些副產(chǎn)物，需要進(jìn)一步研究其處理方法。常用的電解質(zhì)溶液（如NaCl、KOH等）可能對(duì)設(shè)備和纖維表面造成腐蝕，影響環(huán)境和設(shè)備壽命。

9.2  基于AI碳纖維復(fù)合材料電化學(xué)回收技術(shù)協(xié)同提升回收質(zhì)量的研究
圖9中通過(guò)機(jī)械切割和粉碎設(shè)備將廢料分解為小塊。電化學(xué)裝置：將碳纖維復(fù)合材料作為陽(yáng)極浸入電解質(zhì)溶液中，通過(guò)電極和電源進(jìn)行電化學(xué)反應(yīng)，使樹(shù)脂分解并回收碳纖維。 AI監(jiān)測(cè)：利用AI算法分析傳感器數(shù)據(jù)（電流、電壓、溫度、pH值等），實(shí)時(shí)優(yōu)化回收過(guò)程。纖維分離：通過(guò)過(guò)濾或離心分離回收的碳纖維。 后處理：對(duì)回收的碳纖維進(jìn)行清洗和表面改性，以提高其性能。數(shù)據(jù)反饋：控制室內(nèi)，通過(guò)屏幕實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)并利用AI算法優(yōu)化回收過(guò)程。整個(gè)場(chǎng)景充滿未來(lái)感，展現(xiàn)了AI技術(shù)在電化學(xué)法回收中的應(yīng)用。

圖 9：基于 AI 的碳纖維復(fù)合材料電化學(xué)法回收技術(shù)的未來(lái)實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景

1)回收運(yùn)行最佳化。利用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型，能夠根據(jù)給定的碳纖維復(fù)合材料類型和回收目標(biāo)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出最佳的電流密度、電解質(zhì)濃度和反應(yīng)時(shí)間等參數(shù)。在實(shí)際回收過(guò)程中，通過(guò)自動(dòng)化控制系統(tǒng)，根據(jù) AI 模型的預(yù)測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)調(diào)整工藝參數(shù)，確保回收過(guò)程始終處于最佳狀態(tài)。

2)質(zhì)量預(yù)測(cè)模型。建立基于 AI 的回收質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，輸入電化學(xué)反應(yīng)過(guò)程中的實(shí)時(shí)參數(shù)，模型能夠快速預(yù)測(cè)出回收碳纖維的質(zhì)量指標(biāo)，如拉伸強(qiáng)度、表面粗糙度等。通過(guò)與預(yù)設(shè)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比，及時(shí)調(diào)整回收工藝，保證回收纖維質(zhì)量符合要求。

3)閉環(huán)質(zhì)量控制。將質(zhì)量預(yù)測(cè)結(jié)果反饋到回收工藝控制系統(tǒng)中，形成閉環(huán)控制。當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果顯示回收纖維質(zhì)量即將偏離標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)回收質(zhì)量的精準(zhǔn)控制。這種閉環(huán)控制模式大大提高了回收質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性。

9.3  基于AI碳纖維復(fù)合材料電化學(xué)協(xié)同回收案例
Carbon Reclaim 公司采用的電化學(xué)回收流程，首先將廢棄的碳纖維復(fù)合材料破碎成小塊，以便于后續(xù)處理 。然后將這些小塊放入特制的電解液中，通過(guò)施加電場(chǎng)，使樹(shù)脂基體在電化學(xué)作用下分解 。在這個(gè)過(guò)程中，AI 發(fā)揮了關(guān)鍵作用 。AI 系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電解液的溫度、濃度、電流密度等參數(shù)，并根據(jù)預(yù)設(shè)的算法和模型，自動(dòng)調(diào)整電場(chǎng)強(qiáng)度和反應(yīng)時(shí)間 。通過(guò) AI 的精準(zhǔn)控制，該企業(yè)的碳纖維回收率大幅提高，達(dá)到了 90% 以上，相比傳統(tǒng)回收方法，回收率提高了 30% 左右 。而且，回收得到的碳纖維質(zhì)量?jī)?yōu)良，其拉伸強(qiáng)度保留率達(dá)到了 85%，能夠滿足汽車(chē)零部件制造、體育器材生產(chǎn)等對(duì)材料性能要求較高的領(lǐng)域 。

研究方向。深入探究AI在碳纖維復(fù)合材料回收中的適用性和優(yōu)化，探索AI與其他先進(jìn)技術(shù)（如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等）結(jié)合在碳纖維復(fù)合材料回收中的應(yīng)用，研究碳纖維復(fù)合材料回收過(guò)程中環(huán)境影響評(píng)估及可持續(xù)發(fā)展策略，開(kāi)發(fā)新型高效的碳纖維復(fù)合材料綠色回收技術(shù)，建立完善的碳纖維復(fù)合材料回收體系。

（前兩期精彩內(nèi)容，請(qǐng)掃描下方二維碼。）

作者簡(jiǎn)介：
張友根，教授級(jí)高級(jí)工程師，終生享受?chē)?guó)務(wù)院政府特殊津貼。發(fā)表中、英論文近500篇約450萬(wàn)字。曾獲得上海市科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)四項(xiàng)，優(yōu)秀新產(chǎn)品二等獎(jiǎng)四項(xiàng)，上海市工業(yè)戰(zhàn)線優(yōu)秀科技工作者等榮譽(yù)。

來(lái)源：榮格-《國(guó)際塑料商情》

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