将基于人工智能的橡胶配方预测转化为实际可用的配方

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化学品与材料专题

将基于人工智能的橡胶配方预测转化为实用配方

2026年8月20日

《橡胶世界》

2026年8月

人工智能（AI）在橡胶配方领域的使用日益广泛，用以加速配方开发并预测性能。虽然AI系统能够高效分析大型历史数据库，但它们生成的配方往往在数学上正确，却在实际生产中不可行。

主要原因之一在于数据库结构。历史配方数据库通常包含种类繁多的聚合物：多种天然橡胶、众多苯乙烯-丁二烯橡胶（SBR）牌号、不同类型的丁二烯橡胶（BR）、再生橡胶以及各种油品。然而，在实际制造中，胶料通常只包含一种聚合物，偶尔有两种，极少情况下才有三种。如果没有实际约束条件，AI算法可能会组合多种相似的聚合物来实现性能目标。

本文介绍了一套四步工作流程，用户在使用GrafCompounder软件时必须遵循该流程，以便将AI生成的预测转化为可制造的橡胶胶料，同时保持目标性能。

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*本文来源：Rubber World。仅供行业信息参考。