一、多尺度分子模拟(MS)综述

1.详细介绍了四种关键MS方法（量子化学QC、分子动力学MD、粗粒化分子动力学CGMD、耗散粒子动力学DPD）的原理、适用尺度和在IL（离子液体）研究中的应用。

2.展示了MS在揭示ILs微观机制（相互作用、离子簇、界面行为、纳米受限效应）和预测性质（热力学、传输、反应路径）方面的强大能力，应用于分离（CO₂, SO₂, 生物质溶解）、反应（CO₂环加成催化）、电化学、新材料合成等领域。

3.指出了MS的挑战：计算效率与精度的平衡，特别是针对ILs强相互作用和慢动力学特性的长时高精度模拟。

二、人工智能(AI)在IL设计中应用综述

1.介绍了常用AI模型（VAEs, GANs, Transformer, RNNs）及其在分子生成设计中的原理和流程。

2.全面回顾了AI在预测ILs各类关键性质方面的成功应用：

①物理化学性质： 密度、粘度、电导率、熔点、介电常数。

②功能性质： 气体溶解度（CO₂, H₂S, 烃类）。

③反应性能： 反应速率常数、反应收率（如CO₂环加成）。

④环境毒性： 对细胞、细菌、水生生物的毒性。

3.探讨了高通量筛选和生成设计策略（从头设计、逆向设计）及其面临的挑战（可合成性、分子表示、数据稀缺）。

三、MS与AI的融合策略

1.强调融合的必要性：解决IL设计的高维复杂性，弥补单一数据来源不足。

2.MS为AI提供数据： MS生成的数据（物理性质、电子结构、反应路径数据）极大丰富了AI训练数据库，用于训练更强大的预测模型（如CO₂溶解度筛选、反应收率预测、毒性预测）。

3.AI为MS提供新工具：

①AI力场：开发逼近量子化学精度、保持经典力场效率的力场（如DPFF, NNP, sGDML），实现更精确高效的全原子MD模拟。

②AI辅助粗粒化：利用机器学习优化CG力场参数或直接从全原子数据学习CG模型，显著提高CG模拟的精度和效率（如再现自由能面）。

4.提出了一个迭代的生成-预测-反馈优化框架，用于设计高性能ILs（如CO₂分离）。

1.提出并定义了绿色度(GD) 作为量化评估ILs全生命周期环境影响的综合指标（涵盖9类环境影响和LCA）。

2.提出了一个前瞻性框架：整合MS（生成数据）、AI（建模预测）与可持续性评价标准（GD），构建涵盖ILs物理性质、绿色合成信息和环境影响的综合数据库，最终建立AI驱动的GD预测模型，为绿色IL设计提供指导。

3.强调了对AI预测出的候选ILs进行合成可行性评估的重要性（逆合成、原料、小试、可持续性指标、绿色化学原则）。

1.发展长时高精度MS： 融合ML、GPU、算法优化突破ILs慢动力学模拟瓶颈。

2.构建高质量数据库： 克服实验数据稀缺和标准化难题，发展高通量模拟（特别是AI力场）生成可靠数据，建立结构-性质-功能关系图谱。

3.深度整合MS与AI： 将微观机制理解（MS）与大数据处理和智能设计（AI）结合，考虑物性、绿色合成和功能需求，发展下一代计算机辅助IL设计方法。

4.强调计算机辅助设计（MS+AI）是实现绿色溶剂ILs高通量理性设计和推动其在高效、可持续化工过程中创新应用的关键。

此文章对我们在实验室研发阶段的启发

学会现有模型，完善现有模型，开发新颖模型

主观能动性和客观规律性需要辩证统一，要在尊重客观规律的基础上，充分发挥我们的主观能动性。人的主观能动性是发挥客观工具高效作用的关键，人尽其才，物尽其用。共促化工技术新发展，共创新突破。