先进材料制造中的混合强化

杨超 ,  初广文 ,  冯鑫 ,  李燕斌 ,  陈杰 ,  王丹 ,  段晓霞 ,  陈建峰

Engineering ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (1) : 142 -152.

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Engineering ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (1) : 142 -152. DOI: 10.1016/j.eng.2024.12.019
研究论文

先进材料制造中的混合强化

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Mixing Intensification for Advanced Materials Manufacturing

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摘要

混合过程在化学反应器的设计、优化与放大中起着至关重要的作用。对于大多数化学反应而言，实现反应物在分子层面的快速均匀至关重要。混合强化包括克服反应器内混合限制的创新方法和技术，从而推动反应过程的高效放大，提高工业生产效率。本文首先简要介绍了多相混合的基本原理，随后通过典型案例展示混合强化在储能材料、先进光学材料以及纳米农药制备中的应用。这些案例说明了理论分析在指导和推动化工工程实践中的重要意义。文章最后探讨了当前该领域面临的挑战与发展机遇，并基于现有认识提出了相关见解。

Abstract

The mixing process plays a pivotal role in the design, optimization, and scale-up of chemical reactors. For most chemical reactions, achieving uniform and rapid contact between reactants at the molecular level is crucial. Mixing intensification encompasses innovative methods and tools that address the limitations of inadequate mixing within reactors, enabling efficient reaction scaling and boosting the productivity of industrial processes. This review provides a concise introduction to the fundamentals of multiphase mixing, followed by case studies highlighting the application of mixing intensification in the production of energy-storage materials, advanced optical materials, and nanopesticides. These examples illustrate the significance of theoretical analysis in informing and advancing engineering practices within the chemical industry. We also explore the challenges and opportunities in this field, offering insights based on our current understanding.

关键词

混合强化 / 化学反应 / 先进材料 / 高端制造

Key words

Mixing intensification / Chemical reaction / Advanced materials / High-end manufacturing

引用本文

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杨超,初广文,冯鑫,李燕斌,陈杰,王丹,段晓霞,陈建峰. 先进材料制造中的混合强化[J]. 工程（英文）, 2025, 44(1): 142-152 DOI:10.1016/j.eng.2024.12.019

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1 引言

化学反应器是将原料转化为最终产品的核心装置，处于所有化工过程工业的中心地位。化学反应的效率本质上依赖于物理混合过程，因为反应物只有在分子尺度上充分接触才能发生反应。因此，混合过程直接影响反应器的生产能力。在复杂的竞争反应体系中，反应物的局部浓度由混合状态所控制，进而对目标产物的选择性以及整体反应效率具有显著影响。因此，混合过程在反应器的设计、优化和放大中具有重要的学术价值与工程意义[1]。

尽管混合过程与反应效率之间尚未建立明确的定量关系，但二者通常呈现出正向的定性关联。为了系统地研究这种关系，通常依据尺度差异将混合过程分为宏观混合与微观混合[2]。宏观混合发生在反应器尺度，主要通过整体对流与涡流扩散使物料在较大空间尺度上实现分散。该过程建立了有利于微观混合发生的局部浓度条件。而微观混合作用于接近分子尺度，涉及柯尔莫哥洛夫尺度涡旋卷吸、微团变形以及分子扩散等现象。宏观混合通过增大不同物性区域之间的分子扩散界面，从而缩短扩散路径，促进微观混合的发生。部分研究进一步将涡流扩散划分为一种中间尺度的混合过程，即“介尺度混合”，从而区别于传统意义上的宏观混合[3]。

2 多相混合

2.1 实验测量

在多相流反应器系统研究中，准确的局部流场测量对于理解各相之间复杂的相互作用至关重要。此类测量可提供流动模式、相分布及动态相互作用等关键信息，是优化反应器设计与运行的基础。当前的测量技术可根据对体系的干扰程度和数据获取的实时性进行分类，涵盖从侵入式到非侵入式方法，以及从实时到非实时的数据采集方式。这些技术基于多种手段与原理，包括可视化与显微观察、激光技术、图像处理、光谱分析、声学、光干涉以及电学特性等方法[4]。在选择合适的测量方法时，需要在尽量降低对体系干扰与提高数据精度之间寻求合理平衡。

在众多技术中，远心照相技术因其卓越的原位可视化能力而备受青睐。该技术可获取高分辨率图像，清晰展现多相流动中的界面结构与相间作用。此外，高速照相技术显著提升了对瞬态混合现象的研究能力，使研究者能够观测相间作用与混合效率等快速过程。例如，Chen等[5]首次采用高速频闪显微成像技术，对介观与微观尺度下的流体混合过程进行可视化研究，获得了关于微观混合行为的重要认识。此外，通过建立对涡旋卷吸过程的高速远心成像技术，研究者能够量化微观混合过程，深入理解其对提高化学反应速率与反应器整体性能的作用，如图1 [6]所示。

化学探针法是一种便捷、直观的反应器混合性能表征手段，其核心原理依赖于对混合状态高度敏感的化学反应体系，即体系的本征反应速率显著高于混合速率。在此类体系中，宏观反应速率受限于混合过程，从而可以实现混合效率的定量评估[7]。与物理测量方法及计算流体力学（computational fluid dynamics, CFD）相比，化学探针法无需复杂设备与大量计算，便可在不同尺度与工况下对混合效率进行直接且定量的评估。此外，该方法适用性强，可广泛应用于多种类型的反应器结构[8]。

在液-液非均相体系中，混合时间主要受限于界面传质阻力，因此化学探针体系通常分为单反应体系、平行竞争反应体系以及连串竞争反应体系。常见的单反应体系包括酸碱中和反应，如乙酸与氢氧化钠的反应，以及碱催化水解反应，如苯甲酸乙酯的皂化[9]。平行竞争反应体系，如苯甲酸中和反应与氯乙酸乙酯的碱催化水解反应并行，通过副产物选择性表征液-液非均相混合特性。此类体系具有良好的稳定性和灵敏性，是评估混合性能的有效手段，尽管副产物选择性不仅受混合效果影响，还与反应物的扩散系数和分配系数等性质密切相关[10]。对于连串竞争反应体系，Zhang等[11]开发了一种水杨酸乙酯的碱催化水解探针体系，能够在不同混合强度、油水比以及共溶剂浓度等工况下有效表征混合性能。

随着多相流测量技术的进步，其向工业应用的转化愈发受到重视。从实验室工具过渡到稳健且可扩展的工业解决方案，要求所采用的技术必须具备高精度和高效率。将先进测量方法与计算模型如CFD相结合，可以提高预测精度并优化反应器设计。这种集成方式能够对观测到的现象进行细致模拟，对模型进行验证，并探索不同的操作工况，从而降低实验成本和风险。

人工智能（artificial intelligence, AI）的引入进一步革新了该领域的数据分析方式。AI可以实现过程的动态调节与反应器性能的优化，尤其是在基于图像的多相流分析方面表现出显著优势。卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）在多相流图像分析等任务中表现出色，具有较强的抗光照变化和噪声干扰能力[12‒14]。然而，CNN对大规模标注数据集和大量计算资源的依赖限制了其更广泛的应用。

为了应对这些挑战，基础模型的发展成为突破方向。这些基于大量多样数据集构建的预训练神经网络，具备更强泛化能力。例如，bubSAM模型源自分割任意模型（segment anything model, SAM），在气泡流图像中无需额外训练（零样本条件下）即可实现出色的气泡分割与形貌重构[15]。如图2 [15]所示，bubSAM在不同曝气条件下均表现良好，有效降低了传统CNN对大量数据的依赖，并减少了新场景下的再训练需求。这一类创新提升了模型在动态工业环境中部署的可行性，从而更好地满足不断发展的反应器优化的需求。

将人工智能与传统测量技术相结合，在多相流系统分析中形成重大进展。通过利用神经网络的预测能力，研究人员能够动态调节工艺流程，并以前所未有的精度优化反应器性能。这种融合不仅提高了测量精度，也增强了在实时、高风险工业环境中部署先进技术的可扩展性与实用性。这些系统未来的发展方向将侧重于更少干扰、更自动化的测量方案，并借助机器学习实现实时和高分辨率数据的获取。

2.2 宏观混合

2.2.1 实验方法

宏观混合的研究已有较长历史，相关的研究方法和理论体系较为成熟。宏观混合的效果和速率可通过定量指标进行评估，其中最常用的是混合时间，指反应器内物料达到一定宏观均匀度所需的时间[16]。对于连续流反应器，还常利用停留时间分布（residence time distribution, RTD）来揭示流动的混合特性[17]。

混合研究的主要方法包括示踪剂实验和CFD数值模拟，已有多篇关于示踪剂实验的综述文章[18‒19]。在进行示踪剂实验时，示踪剂种类、加料方式、加料位置、检测位置、探头尺寸、伴随的化学反应过程，以及对采集信号的处理方法等因素均会对混合时间的测量精度产生影响。然而，示踪剂实验理想情况下应在无化学反应的物理过程中进行，以避免微观混合带来的干扰。

2.2.2 数值模拟

在工业反应器的设计与优化过程中，单靠实验方法往往难以满足需求。因此，研究人员开发了多种数学模型用于计算混合时间。对于单相体系的宏观混合机制已有较为透彻的理解，进而发展出一系列经验模型、循环模型[20‒21]、扩散模型[22‒24]、分区模型[25‒26]以及CFD模型。这些模型中，前四类通常依赖于实验数据的拟合或近似推导，适用范围有限，且难以精确反映实际流动状态。

CFD方法为反应器宏观混合过程的模拟提供了强大工具，能够获得全局混合参数[27]。当前关于宏观混合理论研究的趋势，是构建具备物理意义的机理模型，并辅以合适的数值解法。示踪剂的对流扩散方程描述了示踪剂在反应器内逐步实现均匀混合的过程。如图3 [28]所示，通过将脉冲注入法与旋转盘反应器中的稳定流场耦合，模拟停留时间分布，可实时跟踪示踪剂浓度的变化及均化过程，揭示复杂反应器结构内的混合行为。这正是数值模拟相比传统实验所具备的优势之一。通过提取平均停留时间与无量纲方差等参数，CFD能有效辅助反应器结构与操作条件的优化。

CFD模拟在宏观混合研究中具有显著优势，尤其体现在对示踪剂注入速率的精确控制方面[29]。对于停留时间极短的设备，如旋转盘反应器和旋转填充床（RPB）反应器等，其模拟精度和时效性尤为关键。随着计算能力的提升，CFD模拟的准确度已接近经验模型，应用范围不断拓展。但应注意，流体流动的精确模拟是进一步进行宏观混合模拟的基础。

2.3 微观混合

2.3.1 实验方法

微观混合是指Kolmogorov尺度（约10-4 m）至分子尺度（约10-9 m）之间组分的均质化过程。自化学工程学科诞生以来，微观混合因其对快速竞争反应体系反应路径和速率的决定性作用，始终是研究的热点。由于分子尺度过小，难以通过常规光学或显微技术直接观察。然而，在微米尺度以上的范围，光学测量能够获取一些局部流场信息，从而将流体力学的不均匀性与微观混合环境联系起来[6]。

由于缺乏足够高的空间分辨率来直接描绘微观混合现象，因此通常将微观混合时间作为微观混合效率的间接指标。微观混合时间是表征微观混合效率的典型参数，代表体系中组分达到分子尺度均匀所需的特征时间。当微观混合时间大于反应的特征时间时，无法及时消除反应物的局部浓度梯度，部分浓度梯度被用于混合过程而非直接参与反应，从而导致实际反应速率低于本征速率。此外，在竞争性副反应存在的情况下，可能会形成副产物。

为解决这一问题，基于反应特征时间，已开发出多种对混合敏感的化学反应体系来评估微观混合效率。由微观混合决定的局部浓度对化学反应产物分布起着至关重要的作用。目前已有多篇综述文献对典型测试反应进行了系统总结[7‒8]，根据反应类型可分为三类，如表1 [11,30‒38]所示。这类测试反应的设计思路通常基于混合对反应选择性的影响，其中离集指数（segregation index, XS）被用作量化评估混合质量的指标。XS的定义因测试反应而异，但其核心作用在于量化副反应的选择性。相关的具体反应原理可参见表1中所列参考文献。该测试反应通常遵循这样一个原则：当微观混合充分，反应速率接近本征反应动力学预测的速率；然而，微观混合效果不佳，会导致反应速率与本征动力学产生偏差。为了量化这一原则，定义了离集指数来评估测试系统中副反应的选择性。当特征反应时间短于微观混合时间时，离集指数主要由微观混合控制。离集指数的数学形式可能因测试反应而异，但其通常会经过标准化，范围在0~1之间。其值越接近1，表示微观混合效果越差。

2.3.2 模型

基于实验数据的理论分析，研究者提出了多种微观混合模型。最早发展的是一类现象学模型，包括聚并-分散模型[39]、多环境模型[40]和与环境交换模型[41]等。这类模型依赖于一个或多个经验参数，试图描述系统在“完全混合”与“完全分离”之间的中间状态，通常将反应器视作“黑箱”处理。Fournier等[42]提出了并入模型，将微观混合时间作为常微分方程中的参数，用于描述反应物被消耗的反应过程。该模型基于拉格朗日方法，跟踪微团在反应器中的体积膨胀与反应历程，假设微团体积呈指数增长。该模型在平行竞争反应体系中得到成功应用。但需注意，模型在预测离集指数时，对局部浓度的处理及物质平衡的准确性要求较高[43]。

然而，这些经验模型在流体力学方面缺乏坚实的理论基础，无法以定量或定性方式对实验结果进行高精度预测。这类模型中的参数通常是通过曲线拟合得到的，限制了模型的适用性。为解决这一局限性，人们开发了基于物理和化学机理的模型，并结合了能更准确反映微观混合过程的数学表达式。由于微观混合是通过微观尺度下的分子扩散来实现的，因此必须考虑微观混合过程的空间域大小。否则，局部浓度的概念就毫无意义了。几乎所有的机理模型都从Kolmogorov尺度的微团来描述微观混合过程，同时考虑了在Kolmogorov尺度湍流对分子扩散的强化作用，如图4所示。尽管涡旋卷吸模型[44‒45]、缩片模型[46]以及圆柱形拉伸涡模型[46]等均已通过光学实验[6,47‒49]的验证。然而，前期的综述[2]明确指出，这些模型在理论层面存在一定缺陷。对这些机理模型进行数值求解颇具挑战性，往往需要进行简化处理，而这可能会限制其适用性。例如，广泛应用的卷吸模型仅适用于施密特数（Sc）远小于4000的流体。在这些条件下，卷吸涡的变形和分子扩散可以忽略不计。该模型假定在高雷诺数条件下存在各向同性且均匀的湍流；然而，在现实中，即使在高雷诺数情况下，流动也可能呈现出各向异性。

并入模型因其简单以及能够直接估算微观混合时间（tm）的特点而被广泛应用[50‒52]。基于此模型，Zhang等[11]开发了一种用于乙酰水杨酸的碱性水解探针体系，并通过将其与Kolmogorov湍流理论相结合，建立了用于估算标准搅拌槽中微观混合时间的公式：tm=13.956(v/ε)0.5 [v为运动黏度（m2·s-1），ε为能量耗散率（W·kg-1）]。使用相同的探针体系，Zhang等[38]在不同运行条件下定量地描述了RPB反应器中非均相液-液混合效率。通过测量RPB中分散相液滴的直径，他们根据Hinze-Kolmogorov理论推导出了一个用于预测平均液滴直径的关系式：

d32=0.151(1+8.8ϕ)(σ/ρc)3/5ε-2/5

式中，d32为索特平均直径（m）；ϕ为分散相的体积分数；σ为界面张力（N·m-1）；ρc为连续相密度（kg·m-3）。基于分散相的尺寸和传质特性，他们还开发了一个模型来预测RPB中非均相液-液混合的分配因子，模型误差控制在±20%以内。

混合过程包括宏观混合和微观混合，二者是同一过程中的不同机制。虽然在时空上可以粗略地将其区分，但无法完全分离。因此，准确的数值模拟必须将其作为一个整体进行处理。在将CFD方法与微观混合模型相结合，用于描述不同尺度上的流体混合方面，已取得显著进展。在反应器中，微团在空间中移动的同时与周围环境相互作用，发生混合与反应[53]。它们的运动路径以及沿路径的能量耗散率以往在实验中难以测量，但现在可以通过CFD方法更为便捷地获取[54]。一种可行的方法是，首先利用雷诺平均或大涡模拟方法进行宏观尺度的CFD模拟，随后在亚网格尺度上计算混合-扩散反应过程，这需要为CFD模拟引入合适的微观混合模型。因此，一个关键且具有挑战性的任务是开发新的微观混合模型，建立包含全部物理与化学过程的机理数学模型及完整的时空尺度数值模拟，以准确反映混合过程。Duan等[55]基于欧拉-欧拉多相流模型，建立了适用于多相微观混合的CFD-卷吸（CFD-E）耦合模型。他们研究了多相搅拌釜中微观混合对平行竞争反应的影响，并引入了更具物理意义的模型参数，如混合分数及其方差。在不同操作条件下，该模型预测的离集指数与实验数据吻合良好（图5）[55]。

自20世纪50年代首次认识到微观混合在化学反应工程中的重要性，关于其机理研究与模型应用的探索便持续开展至今。就模型应用与求解便利性而言，研究者希望能够引入一个关键的时间参数——等效于微观混合时间，用以表征微观混合效率。尽管并入模型与卷吸模型描述的是不同增长区的物理机理，但它们采用了相似的数值方法与求解过程，并已被广泛用于离集指数的预测。

然而，关于多相反应体系中微观混合的机理模型，目前的研究报道仍然较少。在微观混合模型中，惰性相的存在可能会影响流体微团的分散行为，并改变微团的边界条件。尽管多相体系中微观混合的实验研究不断推进，但其大多仍集中于测试反应，向多相体系的拓展仍较有限。实际的挑战在于将这些研究拓展至过程工业中常见的多相体系，这类体系中反应物往往处于不同相态。此外，还必须考虑相间传质机制，以及分散相对连续相局部流场的影响。

此外应注意，目前关于宏观混合与微观混合的研究大多集中于低黏度液相体系，针对高分子体系的研究相对较少。尽管部分针对低黏度液相体系发展出的理论与方法，如停留时间分布（RTD）分析与CFD模拟[56‒59]，可应用于高分子体系，但涉及微观混合的理论尚难以直接应用。这是因为，在高分子体系中，多尺度扩散与流动诱导的动力学行为起着关键作用。与小分子体系不同，高分子混合过程受限于链段缠结导致的扩散受阻，以及链末端较快的迁移行为。高分子链的扩散速率高度依赖于其链段取向，而链段取向又受流动类型与强度的影响。在剪切主导的流动中，链段沿流动方向取向，有助于减少缠结并加快扩散速率。相反，在拉伸流或较弱的流场中，链段呈现随机或各向同性排列，扩散速率降低。在界面处，链末端因其迁移性强且缠结较少而具有更高的互扩散能力，从而促进高效混合与界面稳定，这对聚合物共混等应用至关重要[60‒63]。这种具有流动依赖性与尺度依赖性的扩散行为对反应器设计提出了挑战[64‒65]。有效的宏观混合策略需解决高分子主链扩散速率较慢的问题，而微观混合策略则应利用链末端（尤其是在界面区域）迁移性强的特性[66‒67]。通过调控流场以优化链段取向与互扩散行为，可显著提升混合效率与反应均匀性。

3 应用

研究表明，混合强化可提高反应效率、提升转化率，并降低原材料与能量的消耗[68‒71]。混合强化理论已在多种化工工业过程中获得成功应用，尤其是在石油化工行业及环境治理等领域[72‒74]。由于在此全面涵盖所有这些应用并不现实，因此我们的重点在于提供一些实例，以说明新一代化学工程师是如何解决在先进材料制造过程中（包括储能材料、新型光学材料以及纳米杀虫剂）的混合难题。通过混合强化，可有效缓解不良混合状态带来的影响，实现化学反应过程的可控放大，确保工业化生产的高效率运行。这些案例进一步凸显了理论分析在指导化工工程实践中的重要意义。

3.1 锂电前驱体反应结晶器与高端材料的智能制造

锂电池先进材料技术的发展是实现中国“双碳”战略目标的重要路径之一。前驱体在决定正极材料性能方面具有关键作用。三元前驱体的制备涉及气-液-固三相复杂体系，其中共沉淀反应过程中结晶速率快，受到镍、钴、锰金属盐离子与铵盐组分之间微观混合的显著影响。该过程本身的复杂性限制了对前驱体粒径大小、分布及形貌控制机制的深入认识。

气-液-固三相共沉淀反应结晶器的放大过程面临重大挑战。中国科学院过程工程研究所针对该问题，构建了适用于快速结晶过程的多相CFD-微观混合-群体平衡方程（PBE）耦合模型。此外，进一步将反应与结晶过程耦合，建立了面向气-液-固反应结晶器的CFD-PBE-PBE耦合模型。该模型基于OpenFOAM开源求解器实现，在该领域具有开创性意义[75‒76]。

此外，研究人员还提出了一种广义高精度有限体积Kurganov-Tadmor（KT）方法，用于求解结晶过程中PBE方程的离散格式。该方法可实现对粒径及其分布的高精度预测[77]。这些创新的数值模拟方法与三元前驱体共沉淀反应结晶器的放大技术，推动了新型高效搅拌桨的开发。由此实现了三元前驱体反应结晶器的数字化放大设计，设备体积可达30 m3，所制备的工业前驱体粒径分布窄且球形度高。

目前，该技术已在中国103家前驱体企业的2800余套工业反应结晶装置中成功应用，覆盖了国内超过60%的三元前驱体制造商。由此，三元前驱体及正极材料的产能在全球范围内的占比已超过50%，有力推动了我国锂电池产业的高端化、智能化与可持续发展（图6）[77]。

3.2 微混合强化技术用于精确制造具有可调折射率的光学材料

可调折射率的光学材料可用于控制和调制光线，是封装材料、透镜及显示器等光学器件的基础。研究人员尝试将高折射率的无机纳米粒子引入有机树脂中，以制备具有可调光学性能的纳米复合材料。在液相体系中实现无机纳米粒子的规模化生产时，面临的主要挑战是如何在反应器中实现快速均匀结晶所需的均质微观混合。超重力技术，尤其是RPB反应器的应用，已成为一种极具工业潜力的过程强化手段[78‒81]。例如，He等[82]开发了一种工艺，利用超重力内循环RPB反应器实现氧化锆纳米分散体的均相沉淀合成，并进行了两步改性处理。该反应器所实现的混合强化确保了氧化锆粒子成核与生长过程中的均匀微观混合，从而有助于连续稳定地制备粒径分布集中（3~5 nm）的超小氧化锆纳米粒子。图7（a）中的图像展示了经表面处理后的氧化锆纳米粒子具有良好分散性，制备量达亚千克级[83]。该氧化锆纳米粒子已被应用于水性聚氨酯涂层材料中，用于消除聚酯基表面硬化膜上的虹彩效应[84]。在另一项研究中，通过对纳米粒子合成、固化及纳米复合膜成型过程中的混合过程进行精确控制，成功开发出一种透明光刻胶，该材料由嵌入二氧化钛纳米粒子的丙烯酸树脂组成，具备可调折射率，适用于紫外（UV）纳米压印光刻工艺[图7（b）~（f）] [85]。

3.3 面向可持续发展农业的智能农药递送用中空二氧化硅纳米粒子的规模化制备

实现农业生产的可持续发展仍是21世纪面临的重大挑战之一。基于纳米技术的策略在推动农业可持续生产方面展现出良好前景，尤其是在新型农药的开发方面[86‒87]。纳米粒子因其独特的形貌与物化特性，正被广泛应用于农药活性增强研究，常以纳米载体的形式存在，所用材料包括二氧化硅、脂质体、高分子、共聚物、陶瓷、金属及碳材料等[88]。尽管已有大量关于纳米农药的设计策略、合成方法及性能评估的研究，但由于缺乏可控尺寸与形貌的低成本大规模制备手段，其实际推广应用仍受限制。近年来，基于二氧化硅的农药纳米载体制备取得了重要进展，合成操作更加简化，反应条件进一步优化，为绿色可持续制备路线提供了有力支撑[89]。包括RPB反应器在内的过程强化技术，能够在宏观与微观层面实现高效均匀混合，从而精确调控纳米至微米尺度的粒径。该技术实现了低成本、高质量中空二氧化硅粒子的高效制备，为新型智能化农药递送体系的构建提供了广阔前景[90‒91]。

4 展望

人工智能与多相流测量技术的结合，为反应器设计与工艺优化带来了突破性的进展。通过应用先进的机器学习算法，人工智能能够显著提升混合强化效果，而混合强化是多相反应器性能的关键因素。创新的bubSAM气泡分割算法展示了基础人工智能模型如何实现化工多相流图像中气泡的自动分割与实时复杂流动动力学的精确解析。这些功能体现了人工智能方法的高度适应性，能够为多种工况下的多相流过程提供稳健、可扩展且资源高效的解决方案。

人工智能驱动的混合强化为优化反应动力学及提升传质和传热效率提供了重要机遇，而这些是实现多相反应器内反应均匀性和稳定性的关键。未来研究应重点推动人工智能模型与实时反馈机制的结合，以实现对混合环境的动态监测与主动控制。例如，人工智能可基于实时数据预测最优混合参数，从而降低实验成本和风险，同时提高化学反应控制的精度。此外，向资源高效型分析的转变，凸显了减少对大量标注数据依赖的潜力，降低计算资源需求，使人工智能技术更易于应用于资源受限的工业环境。结合人工智能在过程控制中的高度适应性，这些进展有望推动新一代反应器的发展，实现对复杂多步制造过程中反应参数的精准调控。

尽管取得了诸多有前景的进展，但针对特定工业规模工艺选择最优反应器类型或技术仍然具有挑战性。实际应用中需综合权衡产品质量与经济效益。我们认为，为应对上述挑战，应重点探索以下方向：

（1）采用先进的混合技术。应探索超声波、电场和磁场等创新混合方法的应用，实现先进材料的制造。

（2）实施多尺度模拟。应采用涵盖分子到宏观尺度的多尺度模拟工具，深入解析低黏度液体及高分子体系混合过程中的物理与化学现象，为分子化学工程提供坚实的理论基础。

（3）促进跨学科合作。应加强化学工程、材料科学、物理学及相关学科之间的协作，推动混合技术的创新与应用。

（4）加速工业转化。应重点推动实验室研究向工业应用的转化，特别是在纳米材料、光学材料及新能源电池材料的生产领域，以促进科技进步和经济发展。

通过解决上述领域中的关键问题，可推动高效反应器及先进材料制造工艺的发展，实现对反应参数的精准控制与多步工艺流程的优化。

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