数字化学在聚合物供应链中的作用

数字化学催化的聚合物供应链愿景：

原材料供应商：利用原子级模拟加深对下游产品的理解并预测其性能；向配方商提供经过优化的原材料。

聚合物复合材料制造商：利用原子级模拟来理解配方化学并预测材料性能；向原材料供应商提供详细的技术要求，并为终端产品制造商提供优化产品。

终端产品制造商：利用原子级模拟预测终端产品的性能，并快速查明失效原因；向配方商提供具体的配方要求。

解决方案概述

Schrödinger的“材料科学”平台为聚合物供应链全流程中的研究和商业应用提供量身定制的解决方案，包括差异化的模型构建器、由GPU计算能力加速的高效模拟 引擎、自动化的热物理和力学响应工作流，以及精准的分析工具。

• 适用于以下领域的广泛分子模拟 和性质预测工具：热学性质、力学和介电性质、反应性与动力学、聚合物生产中的聚集、溶剂敏感性、气体、离子及添加剂的扩散系数、Phase 形态及小角X射线散射（SAXS）、半结晶形态
• 适用于所有聚合物类型：热塑性均聚物和共聚物、交联聚合物、弹性体以及树状大分子
• 直观的用户界面，配备自动化工作流，无论您是专家还是非专家都能轻松使用
• 专门的科学/技术支持 以及丰富的学习资源

聚合物供应链中的数字化化学价值（以交通运输行业为例）

1. 原材料供应商

石化及化工原料、添加剂以及各类单体和树脂的供应商

利用替代来源设计新型化学物质，并通过模拟下游产品的性能来探索新的应用

• 预测聚合物交联剂在复合材料基体树脂（如环氧胺树脂和氰酸酯树脂）中的性能
• 模拟热塑性苯乙烯-丁二烯与交联剂之间的相互作用

加快原材料生产中催化剂选择的决策速度

• 模拟并理解环氧胺、聚氨酯及其他反应的催化机理、选择性 以及反应活性

开发更环保、更具环境可持续性的替代性原材料

• 针对某重点化学体系，模拟降解对模量的影响

2. 聚合物复合材料生产商

通过混合和/或共混聚合物与添加剂，将聚合物配方制备成可直接投入生产的产品供应商

预测替代原料在配方和最终产品中的性能

• 预测新型聚合物的玻璃化转变、热稳定性和热膨胀系数
• 量化聚合物中添加剂的扩散情况 • 了解聚合物配方中的水分传输及形态稳定性

高效优化配方性能

• 预测和追踪聚合物复合材料中的吸水情况
• 预测固化动力学和加工性能

开发更环保、更具环境可持续性的配方

• 利用新型生物基化学技术进行模拟和筛选，以确定最佳配方

3. 终端产品制造商

将树脂/配方加工成成品并在市场上销售的加工商

通过预测建模 对最终产品性能的分析，实现可靠的决策

• 预测添加不同添加剂和交联剂时轮胎材料的性能

通过针对产品关键性能和工艺限制进行有针对性的化学设计，从上游供应商处获取最优化学品

• 通过环氧-胺反应的高通量筛选 ，以筛选出能够赋予靶点 独特性能的组合

加快制造流程的推进

• 预测制造过程中聚合物的凝胶化

快速筛查并识别制造和材料来源偏差的潜在原因及影响

• 预测基质对清洗溶剂的敏感性

设计更环保、更具环境可持续性的产品

• 利用生物基材料对高性能树脂的性能进行模拟和预测，并实现新型生物材料的自动化发现

4. 聚合物回收

在整个聚合物供应链中开展可回收性的研究与设计

设计可回收聚合物

• 预测化学回收反应的选择性

扩大再生材料的使用

• 模拟再生聚合物对包装的影响

确定使用再生材料对产品产生的影响

• 筛选因循环利用驱动的微观结构变化而导致物性变化的情况

关于Schrödinger

Schrödinger 正在改变材料发现的方式。Schrödinger 率先开发了基于物理理论 软件平台，与传统方法相比，该平台能够以更快的速度和更低的成本发现适用于材料应用的高质量、新型分子。

了解数字化学如何推动材料科学各行业的创新