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自主机器人模块实现高效表面张力测量——npj Computational Materials最新研究解读
一、作者团队与发表信息
本研究由荷兰拉德堡德大学（Radboud University）分子与材料研究所的Pim F. J. Dankloff、Mats van Rossum等10位作者共同完成，发表于npj Computational Materials期刊（2025年），合作机构包括中国科学院上海硅酸盐研究所（Shanghai Institute of Ceramics, CAS）。论文DOI为10.1038/s41524-025-01842-9。
二、学术背景与研究目标
研究领域：物理化学与自动化实验交叉领域，聚焦表面活性剂（surfactant）界面性质的智能化表征。
科学问题：传统表面张力测量方法（如Du Noüy环法）存在样本量大、清洗繁琐、人工干预多等问题，且缺乏高质量数据集支撑机器学习模型开发。表面活性剂在洗涤剂、微流体、制药等领域应用广泛，但其混合体系的界面性质预测仍面临挑战，主因是缺乏系统性实验数据。
研究目标：开发全自主的悬滴法（pendant drop）机器人模块，实现三大功能：
1. 高精度表面张力测量（精度达0.07 mN/m）
2. 基于贝叶斯推断（Bayesian inference）和互信息（mutual information）的动态实验设计
3. 单组分及二元表面活性剂混合体系的高效表征
三、研究方法与流程
1. 机器人平台构建
- 硬件：基于Opentrons OT-2液体处理机器人，集成Basler Ace相机、温湿度传感器和定制针头（23号规格）。
- 软件：中央控制程序协调仪器操作、实时图像分析和数据存储。
- 创新方法：
- 自适应液滴体积算法：通过Worthington数（Wo）动态调整液滴体积（阈值Wo≥0.6），平衡重力与表面张力（公式3-4）。
- 失败检测机制：液滴脱落时自动减小体积重试。
2. 表面张力计算流程
- 图像分析：高斯模糊→Canny边缘检测→轮廓提取→几何参数（最大水平直径de和垂直直径ds）计算→通过形状因子h换算表面张力（公式2）。
- 动态监测：每帧分析液滴形态，1-15分钟持续记录，取平衡区γeq作为最终值（图2b）。
3. 主动学习实验设计
- 探索阶段：8个浓度点的网格采样（按1/2梯度稀释）。
- 开发阶段：
- 使用哈密顿蒙特卡洛算法（Hamiltonian MCMC）拟合Szyszkowski方程（公式1），反演CMC（临界胶束浓度）、γmax（最大表面过剩浓度）、KL（Langmuir吸附常数）的后验分布。
- 通过互信息最大化选择下一实验浓度（图3a），3次迭代后参数不确定性显著降低（图3b）。
4. 验证实验
- 单组分体系：11种表面活性剂（如SDS、CTAB、C12E4等）的三重复测试，对比文献值（表1）。
- 二元混合体系：SOS/SDS和16-BAC/C12E4两组混合物，通过Rubingh混合胶束模型（公式5-8）计算相互作用参数βm（胶束化）和βσ（吸附）。
四、主要研究结果
1. 测量精度验证
- 水样表面张力标准偏差0.07 mN/m，SDS溶液0.22 mN/m，与文献值偏差<2.1%（图S4a）。
- 悬滴法与Du Noüy环法结果一致（图S4c），证实方法可靠性。
2. 单组分表征
- 11种表面活性剂的CMC、γcmc、γmax与文献值吻合（表1），但TTAB因杂质干扰出现异常“凹陷”（图S5）。
- 非离子型表面活性剂（如C12E3/C12E4）因平衡慢导致γmax标准差较高（表1）。
3. 二元混合体系发现
- SOS/SDS体系：βm=−2.3（胶束协同效应），βσ=−1.1（吸附协同）（图5）。
- 16-BAC/C12E4体系：βσ=−1.2显示吸附协同，但βm=0表明胶束化无相互作用（图S6）。
五、研究结论与价值
科学价值：
1. 首次实现表面活性剂界面性质的全自主测量与动态实验设计，为高通量物理化学实验树立新范式。
2. 通过物理模型（Szyszkowski方程）引导的主动学习，显著减少实验次数（仅需8+3个浓度点）。
应用价值：
1. 为机器学习模型（如SurfPro数据库）提供高质量数据集。
2. 揭示二元混合体系的非理想行为（如协同效应），助力配方优化。
六、研究亮点
1. 方法创新：集成自适应液滴控制、贝叶斯优化和机器人技术，解决悬滴法自动化难题。
2. 数据效能：单次实验耗时1.5-4小时（表1），远低于传统方法。
3. 理论结合：将Rubingh模型嵌入主动学习框架，实现“化学意识”实验设计。
七、其他贡献
- 开源代码（GitHub/PendantProp）和数据集（Zenodo）促进社区复用。
- 专利布局覆盖自动化平台核心算法（Big Chemistry Consortium持有）。
（注：全文约2000字，严格遵循术语翻译规范，如“surfactant”首次出现译为“表面活性剂（surfactant）”）