基于人工智能的技术能够确定聚合物的单体序列用于塑料回收

美国国家材料科学研究所(NIMS)开发了一种基于AI的质谱技术，能够确定聚合物的单体序列。该技术可能有助于更深入地了解基本聚合物结构，促进新材料的开发并帮助解决塑料回收问题。这项工作发表在《化学科学》杂志上。

聚合物是一个非常大的分子，由许多(范围从数百到数十万)称为单体的小分子组成的链组成，这些小分子结合在一起。许多常见的聚合物(例如，塑料和树脂)是共聚物，由几种不同类型的单体组成。在共聚过程中，单体沿主链随机排列，产生序列分布。

由于这种序列分布被认为极大地影响了共聚材料的材料性能，因此人们一直期待开发聚合物测序仪(一种定量评估分布的分析方法)作为创新聚合物材料的潜在有效工具。

该研究小组最近开发了世界上第一个实用的聚合物测序仪，通过热解质谱，使用核苷酸三重态的类比来量化特定序列中的短单体片段，此处称为“密码子”。在该技术中，分析物共聚物从室温逐渐加热到600°C，连续生成低聚片段，按其热敏感性顺序通过质谱法记录。

基于片段模式，通过AI分析重建重复单个密码子物种的虚拟共聚物，从而可以定量分析物中的密码子组成。该聚合物测序仪适用于多功能单体的各种组合。此外，聚合物测序仪可用于分析其碎片在热处理过程中蒸发的各种其他材料。这些包括不溶性或不可液化的样品材料和含有无机成分的复合材料。

研究团队计划研究序列分布与共聚物性能之间的相关性，并以开发的聚合物测序仪为关键技术，开发序列控制聚合技术。这种尝试可以提高各种聚合物材料的性能，并解决塑料引起的环境问题。