【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及環境化學自動研究，具體為基于大語言模型的環境化學研究自動化系統及方法。
技術介紹
1、隨著環境污染問題的日益加劇，尤其是各種有機污染物在水體、大氣和土壤中的積累，對這些污染物的檢測、降解以及其生態影響的研究愈發重要。環境化學的研究不僅涉及對污染物的識別和定量分析，還包括對其化學轉化和降解機制的深入理解。目前，污染物的降解路徑和相關中間體的研究是環境科學領域中的熱點，但由于反應體系的復雜性和污染物種類的多樣性，這些研究面臨許多挑戰，因此亟需更加高效和全面的技術手段來應對這一挑戰。
2、傳統的科學研究過程依賴于人類科學家的手動操作、專家知識以及有限的時間，來收集背景信息、設計實驗和驗證結果，耗費大量時間和精力，容易受限于人類知識的局限性和偏差，而目前的自動化科學發現方法多集中于特定步驟的自動化，受制于特定領域和有限的探索空間，此外，現有研究方法依賴人類專家的經驗來設計實驗和決策，在復雜化學反應的研究中容易引入主觀偏差，尤其在面對具有高度復雜性的化學反應體系時，極大的限制了研究的全面性和準確性。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于大語言模型的環境化學研究自動化系統及方法，能夠有效解決上述
技術介紹
中涉及的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：本專利技術第一方面提供基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，包括：關鍵信息提取模塊，用于利用大語言模型對用戶輸入的自然語言描述文本進行深入解析，從而提取關鍵物種信
3、結構產生與優化模塊，用于基于語言模型提取關鍵物種信息并轉化為smiles格式字符串，根據關鍵物種信息的smiles格式字符串生成相應的二維分子結構圖和三維分子結構，將生成的三維分子結構輸入預訓練的機器學習模型中進行優化，并同步通過可視化工具進行結構檢驗。
4、實驗方案生成模塊，用于基于優化后的分子結構自動生成具體實驗方案。
5、實驗管理模塊，用于基于具體實驗方案執行實驗任務，并對實驗執行過程進行全面監控，同步記錄實驗數據。
6、報告分析模塊，用于對實驗數據進行詳細處理與分析后生成實驗報告，并同步識別存在的潛在問題，生成相應的錯誤報告。
7、可視化編輯模塊，用于通過可視化窗口完成實驗報告編輯。
8、作為優選技術方案，利用大語言模型對用戶輸入的自然語言描述文本進行深入解析，從而提取關鍵物種信息，具體過程如下：基于預先構建的知識庫，利用大語言模型對用戶輸入的自然語言描述文本進行深入解析，從而提取關鍵物種信息。
9、所述對用戶輸入的自然語言描述文本進行深入解析，在深入解析過程中，引入了圖形化的rag方法，將傳統的檢索策略與圖結構數據結合，建立全局知識圖譜。
10、基于全局知識圖譜提取關鍵物種信息并驗證。
11、作為優選技術方案，基于全局知識圖譜提取關鍵物種信息，具體步驟如下：a1，利用大語言模型從自然語言描述文本中提取實體和連接關系，構建知識圖譜的節點和邊。
12、a2，采用社區檢測算法對知識圖譜進行分割，生成不同的社區，以捕獲文本中的主題和概念，從而獲得檢索結果。
13、a3，引入增量檢查和邏輯驗證機制，通過比較檢索結果與知識庫中的已知信息，驗證檢索結果的一致性與合理性。
14、a4，將驗證后的檢索結果標記為關鍵物種信息并同步提取。
15、作為優選技術方案，三維分子結構，具體生成步驟如下：b1，利用化學信息學工具將smiles字符串解析為二維結構，生成分子的連接表。
16、b2，若系統處于聯網狀態，則自動訪問公共數據庫，通過api將smiles轉換為inchi字符，或直接下載官方的mol文件格式，獲取高精度的三維結構信息，若系統處于無法聯網狀態，則自動采用內置的算法將smiles轉換為pdb文件格式的三維結構，同時為結構添加氫原子，確保分子結構的完整性。
17、b3，將初步生成的三維結構經過經驗力場進行幾何優化，消除不合理的鍵長和鍵角。
18、作為優選技術方案，基于優化后的分子結構自動生成具體實驗方案，具體為：通過集成納米反應器、分子碰撞器和波函數解析器等工具，模擬復雜的化學反應，并自動生成實驗條件和參數，從而形成可視化的實驗方案供用戶確認。
19、作為優選技術方案，波函數解析器，具體應用步驟如下：c1，通過dft計算得到分子的電子密度分布、分子軌道能級和相關的電子性質。
20、c2，計算凝聚fukui函數和凝聚雙重描述符預測分子的反應活性和可能的反應位點。
21、所述凝聚fukui函數是通過對原子的電子密度變化進行分析，評估原子在接受或失去電子時的反應傾向，分別對應于親核和親電反應性。
22、所述凝聚雙重描述符則是通過計算雙重描述符，進一步判斷單個原子同時作為親電和親核位點的可能性。
23、c3，計算局域反應性指數，通過hirshfeld電荷分布和化學硬度概念，定量描述原子的反應性。
24、作為優選技術方案，分子碰撞器，具體應用如下：將波函數解析器生成的分析結果應用于分子間相互作用的模擬。
25、將單個任意分子的親電位點與任意另外一個分子的親核位點進行空間匹配，預測可能的反應路徑，并依次遍歷所有分子直至全部完成空間匹配。
26、利用分子動力學模擬，考慮分子的熱運動和空間構象變化，評估不同位點之間的碰撞概率。
27、作為優選技術方案，執行實驗任務，支持單次或批量運行實驗任務，也支持同步或異步的實驗管理模式。
28、作為優選技術方案，實驗報告為包含圖文的全面結論，內容包括實驗結果和實驗關鍵發現結果。
29、本專利技術第二方面提供基于大語言模型的環境化學研究自動化方法，其特征在于：包括以下步驟：s1，利用大語言模型對用戶輸入的自然語言描述文本進行深入解析，從而提取關鍵物種信息。
30、s2，基于語言模型提取關鍵物種信息并轉化為smiles格式字符串，根據關鍵物種信息的smiles格式字符串生成相應的二維分子結構圖和三維分子結構，將生成的三維分子結構輸入預訓練的機器學習模型中進行優化，并同步通過可視化工具進行結構檢驗。
31、s3，基于優化后的分子結構自動生成具體實驗方案。
32、s4，基于具體實驗方案執行實驗任務，并對實驗執行過程進行全面監控，同步記錄實驗數據。
33、s5，對實驗數據進行詳細處理與分析后生成實驗報告，并同步識別存在的潛在問題，生成相應的錯誤報告。
34、s6，通過可視化窗口完成實驗報告編輯。
35、相對于現有技術，本專利技術的實施例至少具有如下有益效果：
36、(1)本專利技術提出的基于大語言模型的智能體集成方法，通過將現實環境中遇到的問題經過語言模型處理與分析，結合密度泛函理論和分子動力學模擬，實現了從實驗設計到數據分析的全自動化工作流，從本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：包括：
2.根據權利要求1所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述利用大語言模型對用戶輸入的自然語言描述文本進行深入解析，從而提取關鍵物種信息，具體過程如下：
3.根據權利要求2所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述基于全局知識圖譜提取關鍵物種信息，具體步驟如下：
4.根據權利要求1所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述三維分子結構，具體生成步驟如下：
5.根據權利要求1所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述基于優化后的分子結構自動生成具體實驗方案，具體為：通過集成納米反應器、分子碰撞器和波函數解析器等工具，模擬復雜的化學反應，并自動生成實驗條件和參數，從而形成可視化的實驗方案供用戶確認。
6.根據權利要求5所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述波函數解析器，具體應用步驟如下：
7.根據權利要求5所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在
8.根據權利要求1所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述執行實驗任務，支持單次或批量運行實驗任務，也支持同步或異步的實驗管理模式。
9.根據權利要求1所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述實驗報告為包含圖文的全面結論，內容包括實驗結果和實驗關鍵發現結果。
10.基于大語言模型的環境化學研究自動化方法，其特征在于：包括以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：包括：
2.根據權利要求1所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述利用大語言模型對用戶輸入的自然語言描述文本進行深入解析，從而提取關鍵物種信息，具體過程如下：
3.根據權利要求2所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述基于全局知識圖譜提取關鍵物種信息，具體步驟如下：
4.根據權利要求1所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述三維分子結構，具體生成步驟如下：
5.根據權利要求1所述基于大語言模型的環境化學研究自動化系統，其特征在于：所述基于優化后的分子結構自動生成具體實驗方案，具體為：通過集成納米反應器、分子碰撞器和波函數解析器等工具，模擬復雜的化學反...
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。