CN100565544C - 把大量建模用于化学组合物的产品开发过程的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
一种通过高通量试验及高级统计及信息学变革产品的开发过程的方法和系统，以缩减把产品投向市场的时间，把产品的开发变革到与引擎测试有更高相关度的水平，和开发更好的商业产品。这是通过用计算机模拟，建立多种成分的分子模型而实现的：用计算机模拟，对多个编制的分子模型的每一个，导出分子的特征(描述信息)；对每一种配方，建立至少一个组合库数据库记录，该至少一个记录有多个字段，所述字段用于存储关于组合物特征的信息；接收对润滑油组合物的指标要求；从数据库选择与组合物对应的条目，该组合物的指标与接收的指标要求相当；按照接收的指标要求，配制新的润滑油组合物；测试新的润滑油是否按照接收的指标要求；重复该选择、配制、和测试步骤，直至达到符合与接收的指标要求；然后使新的润滑油组合物与实际引擎性能相关。
Description
技术领域
本发明一般涉及把大量建模(high volume modeling)用于化学组合物(chemical composition)的产品开发过程的方法和系统。
背景技术
把组合的办法用于材料的合成是比较新的研究领域，目的是使用快速合成和筛选方法来构建聚合物、无机或固态材料库。例如，反应器技术的进步，已经使化学家和工程师能在新药物发现的研究中，快速产生大量的离散有机分子库，这已经导致正在成长的被称为组合化学的研究分支的发展。组合化学一般指用于建立各种各样材料或化合物的集合-通常亦称库-的方法和资料，以及指针对需要的性质而对库进行评估或筛选的技术和工具。
目前，润滑剂工业中的研究包括，个别地形成候选的润滑油组合物，然后通过采用大量待测试的候选组合物，来进行候选组合物的宏观尺度分析。此外，所采用来测试每一候选组合物的方法都要求手工操作。这样做的结果是，显著减少了能够被测试并被识别作为先导(leading)润滑油组合物的组合物数量。
与常规筛选过程相联系的缺点，可从下面的说明看出。例如，政府机构及汽车工业在降低润滑油组合物中磷和硫含量方面的压力，正在导致新的研究，以识别能够满足某些测试，例如氧化、磨损、及兼容性测试，同时包含低浓度的磷和硫的油组合物。举例说，美国军用标准(United States Military Standards)MIL-L-46152E和由日本与美国汽车工业联合会(Japanese and United States AutomobileIndustry Association)制定的ILSAC标准，目前要求引擎油的磷含量在0.10wt.％或以下，并且对将来的磷含量甚至建议更低的浓度，例如，到2004年1月为0.08wt.％，而到2006年1月为0.05wt.％以下。还有，现在对引擎油中的硫含量还没有工业标准要求，但已经建议，到2006年1月硫含量在0.2wt.％以下。因此，有必要进一步降低润滑油中磷和硫的含量，从而满足所建议的将来在引擎油中磷和硫含量的工业标准，同时仍然保持防氧化或防腐蚀的性质和有更高磷和硫含量的引擎油的抗磨损性质。
通常的情形是，一旦已经制备了为解决某种要求——例如磷和硫的含量——而选出的一组润滑油组合物，则不再进行关于选出的该组油组合物的许多性质的额外测试。结果是，测试选出的该组油组合物的额外的性质，包括例如在各种磨损测试中测试的性质，常常是事后的想法。然而，确保润滑油组合物的适当抗磨损性质对诸如汽车引擎等机械系统的成功运行和维护是关键的。实验室的润滑剂分析是费时和昂贵的。此外，实验室通常没有足够地自动化，这使得在每一次测试新的润滑油组合物时都需要进行相同的漫长过程。
因此，现在在润滑剂工业中的研究使得无法对润滑油组合物进行各种各样且快速的测试。这样，本领域需要更有效、更经济、和更系统的办法，用于润滑油组合物的台架测试(bench test)和这些组合物的筛选，以获得有可能与所述组合物的实际有用性质有关的信息。
因此，希望利用小的量来快速地筛选多种样品候选润滑油组合物，从而自动地确定并分类所希望的润滑性质。照此，能够获得一种使用大量建模来进行化学组合物的产品开发过程的方法和系统。
发明内容
关于建模办法的效率的关键变量，在于从分子的观点看来的基本产品的相对复杂性，和基于基本产品的变化——例如配方——的数量。通过相对复杂的产品和基本成分的许多变化及配方来表征润滑油添加剂。此外，在整个产品开发链中，通过一系列常常相对不足的相关测试来表征润滑油添加剂，但最终的测试平台，例如引擎测试，又非常昂贵。在这样一个复杂的、有干扰的测试环境中，分子级的建模将是最低效率的办法，虽然它可以促进对于根本上不同的化学方法的创新。在这样的环境中，确保高级的、综合的统计推断(statisticalinferencing)将是关键的，但受到物理测试点数量和固有噪声的限制。高通量试验(HTE)似乎特别适合润滑油添加剂或包含这些添加剂的润滑油组合物，因为它与统计推断结合，能产生增加产品“配方全景”的深度和广度所需要的大量物理测试。HTE和相关的高级统计推断，十分适合润滑油添加剂和配制的润滑油组合物。
本发明的指导思想是，改进从能够进行的对配方变化的测试结果和测试量作出可靠推断(confident inference)的能力。在分子建模的步骤中，有机会通过增强的过程获得改进测试推断置信度的好处。在综合统计推断步骤中，这一步骤可以用定量结构活性关系(QSAR，quantitative Structure Activity relationship)技术补充。在HTE步骤中，以小型化并包含在HTE基础构架内的目前相关度水平的台架测试，应用基本的HTE。在台架测试步骤中，把比现有台架测试有更好相关度的小型化测试整合进HTE基础构架内。
本发明描述一种通过高通量试验及高级统计及信息学变革(transform)产品开发过程的方法和系统，以缩减把产品投向市场的时间。本发明把产品的开发过程变革到与引擎测试有更高相关度的水平，和开发更好的商业产品。这是通过利用量子力学(QM)软件方法用计算机模拟建立多个成分分子模型；用计算机模拟，导出用QSAR软件编制的多个分子模型中的每一个模型的分子特征(描述符(descriptor))，从而实现的。本文使用的术语“in Silico(计算机模拟)”或“in Silico modeling(用计算机模拟建模)”，是指计算工作。
本发明还包括，对每一种配方至少建立至少一个组合库数据库记录，以及建立至少一个具有用于存储关于组合物特征的信息的多个字段的记录。该库包括成分组合和润滑油添加剂的完全混合或包含至少一种润滑粘度基础油和至少一种润滑油添加剂的润滑油组合物。构造和管理由管理诸如Oracle之类的关系数据库的软件程序执行。
本发明提供了一种变革润滑油开发过程的方法，该方法包括步骤：(a)用计算机模拟建立多个润滑油组合物成分分子模型；(b)用计算机模拟导出所述多个润滑油组合物成分分子模型中的每一个模型的分子特征；接收对润滑油组合物的指标要求；对多种润滑油组合物中的每一种，建立至少一个组合库数据库记录，所述至少一个记录有多个字段，所述字段用于存储关于润滑油组成特征的信息；(c)按照润滑油组成特征，配制多种润滑油组合物；(d)对所述润滑油组合物进行台架测试；和(e)把对所述组合物进行台架测试的结果与实际引擎性能相关。
本发明还提供了一种变革润滑油开发过程的方法，该方法包括步骤：用计算机模拟建立多个润滑油组合物成分分子模型；用计算机模拟导出所述多个润滑油组合物成分分子模型中的每一个模型的分子特征；对每一所述模型，建立至少一个组合库数据库记录，所述至少一个记录有多个字段，用于存储关于润滑油组成特征的信息；接收对润滑油组合物的指标要求；从数据库选择与其指标与接收的指标要求可比较的润滑油组合物相对应的条目；配制新的润滑油组合物以符合接收的指标要求；测试所述新的润滑油组合物以确定是否符合接收的指标要求；重复所述选择、配制、和测试步骤，直至达到符合接收的指标要求；和使测试所述新的润滑油组合物的结果与实际引擎性能相关。
本发明还提供了一种变革润滑油开发过程的系统，该系统包括：建模装置，用于用计算机模拟建立多个润滑油组合物成分分子模型；导出装置，用于用计算机模拟导出所述多个润滑油组合物成分分子模型中的每一个模型的分子特征；建立装置，用于对每一所述模型，建立至少一个组合库数据库记录，所述至少一个记录有多个字段，所述字段用于存储关于润滑油组成特征的信息；接收装置，用于接收对润滑油组合物的指标要求；选择装置，用于从数据库选择与其指标与接收的指标要求可比较的组合物相对应的条目；配制装置，用于配制新的润滑油组合物以符合接收的指标要求；测试装置，用于测试所述新的润滑油组合物以确定是否符合接收的指标要求；重复装置，用于重复所述选择装置、所述配制装置、和所述测试装置的操作，直至达到符合接收的指标要求；以及相关装置，用于使测试所述新的润滑油组合物的结果与实际引擎性能相关。
新的润滑油组合物通过接收指标要求来要求。这些润滑油组合物通过以下步骤形成：从数据库选择与其指标与接收的指标要求可比较的组合物相对应的条目，配制新的润滑油组合物以符合接收的指标要求，以及测试新的润滑油组合物是否符合接收的指标要求。重复上述形成步骤，直至达到符合接收的指标要求；然后使所述组合物与实际引擎性能相关。
附图说明
本发明前述的和其他的目的、方面、和优点，从下面对本发明优选实施例的说明，可以有更好的了解，本发明的优选实施例是结合附图说明的，附图如下：
图1a是现有技术配制润滑油组合物的方法的方框图；
图1b是本发明配制润滑油组合物的方法的方框图；
图2是变革的产品开发过程的实施方案的图形，其表明向本发明的改进测试通量(test throughput)的转变；
图3是产品开发建模的框架图形，其表明对引擎油添加剂的高产品变化和高复杂性(complexity)以及产品和应用环境的需要；
图4是配方全景和它随测试量及配方变化的增加、以及从测试结果作出可靠推断的能力的增加所取得的改进的图形；和
图5是本发明的对润滑油组合物的新的产品开发过程的方框图。
具体实施方式
图1a和1b画出现有技术过程流程110(图1a)与本发明的变革技术及关联的程序逻辑控制(PLC)过程120(图1b)的比较，该现有技术过程流程110从发现/合成步骤112到核心技术开发步骤114，从配方步骤116到产品评定步骤118。本发明的过程120的目的，是快速配制和测试更大数量级的产品变化。这样能并行地开发多代(generation)具有不同化学性质的产品。
本发明过程120的目的，仍然与目前技术的过程相同，即创建与被称为评定(qualification)的真实引擎性能相关的分子和配方。本发明的方法大大缩减从发现步骤122到评定步骤124的时间，因为诸部分的研究126、128、130是并行地运行的。就是说，化学家并行地以配方器(formulator)台架测试来合成并在随后评价材料。这样，由化学家生成的数据中的许多直接用于新的指标。这与现有过程110十分不同，在现有过程110中把用于测试新制成的成分的不同的一组配方及台架测试与正由配方器运行的那些测试进行比较。因此，由于效率更高，缩减了投向市场的时间并增加了成功的概率，成分/产品与调整战略是标准化的。结果是，加强了与客户的战略关系。
图2画出变革的产品开发过程208的实施方案图形，一条轴是“测试量和配方变化”200，一条轴是“从测试结果作出可靠推断的能力”202。从测试结果作出可靠推断的能力，是与引擎测试和统计推断的相关度的函数。改进的测试通量和测试相关度/测试推断这两者都必须指向获得最大的结果。这一点要求集成软件与硬件办法。从费用的观点看，软件方案通常比硬件方案更为可取。用软件模拟通常比开发并操作硬件方案更便宜。但是，这些经济因素必须用这些办法的相对效率来权衡。
为从图形208上的当前204位置改进到达目标206位置，本发明提出：在步骤210执行改进当前最佳实际台架测试/过程的步骤，在步骤212应用定量结构活性关系(quantitative structure-activityrelation，QSAR)模型和高级信息学，在步骤214执行高通量配方、测试、和高级信息学，和在步骤216执行增强相关度高通量测试。
图3画出产品开发建模框架300的图形，一条轴是“产品变化”302，一条轴是“基本产品或应用环境的相对复杂性”304。图形300表明，对于比聚合物312和药物产品314需要更大量测试的催化作用308和引擎油添加剂310，需要沿产品变化轴302增加大量的测试或高通量试验(HTE)306。
从图形300还可以看到，随着基本产品或应用环境的相对复杂性304的增加，对高级统计建模和试验设计(DOE，design of experiments)316的要求也增加。换句话说，引擎油添加剂310和药物产品314比催化作用308和聚合物312对统计建模和DOE 316有更高要求。
相反，基于“第一原理(first principle)”按分子建模的能力318，与基本产品或应用环境的相对复杂性304成正比地下降，而催化作用308和聚合物312比引擎油添加剂310和药物产品314更适合基于“第一原理”的分子建模318。润滑油添加剂或润滑油组合物310的产品开发变革，要求增强的统计建模/DOE办法和HTE两者。随时间推移，对分子建模的整合进一步增强产品的价值。
图4画出“增加的配方全景可见性”图形400。可见性的改进，对用目前化学方法和新的化学方法改进配方是关键的。改进的关键方面，在于增加测试数据点，和改进对给定测试数据体的推断能力。图形400画在“测试量和配方变化”轴402和“从测试结果作出可靠推断的能力”轴404上。一系列优化图406-412与沿增加的配方全景可见性图形400的不同点关联。它们表明，只有在图412中示出的全局优化点处才可以确定，沿着增加的配方全景可见性图形400，由图406、408、和410所显示的点中的当前优化点不是最佳的结果。
图5根据润滑剂思想的概念，画出本发明的产品开发处理流程500。过程500的步骤至少包括：
计算工作(用计算机模拟)部分502，包括：
构思步骤的量子力学(QM)分子建模504；
开发关于什么对于测试QM模型是重要的描述符506；
配制具有指定特征的组合物508；和
物理部分510，包括：
台架测试或高通量试验(HTE)；和
实际引擎性能。
整个过程502和510具有基于结果的反馈和当HTE及引擎性能的结果表明出毛病时的回送500。以合理的费用改进性能结果的可预测性，需要在计算机模拟的建模和物理测试过程上不断改进。
分子建模
在成分QM级分子建模504中，关于在机理上反应是如何进行的可能的机制存在假设。例如，研制新的抗氧化剂的测试者，可能假设过氧化物是如何在工作的内燃机中形成的，以及随后这些过氧化物在可能损害润滑油前如何被摧毁。为支持这样的假设，测试者提出上述化学过程籍以发生的化学机制。利用以用于模拟技术的计算机程序实现的方法，通过计算机模拟测试所提出的化学机制。上述方法将分子和固态性质与电子相互作用联系起来。一个来自Pharmacopeia Inc的附属公司Accelrys Inc.的方法(http://www.accelrys.com/technology/qm/)通过近似求解Schrodinger方程而工作。
Accelrys Inc.的QM方法预测电子及分子的结构和能量。由于它们是基于量子化学的基本方程，所以QM方法比诸如原子模拟之类的近似精确得多。振动模和激发态能够被预测，从而能够分析谱的性质。预测电子结构的能力使QM能研究过渡态(transition state)和分子轨道-这两者对于了解反应化学都是关键的。
通过用该软件进行迭代研究，测试者可由此导出过氧化分解的可能的机制。这包括例如过渡态、键长、键角等的第一原理计算。这例如向测试者提供对于摧毁过氧化从而保护油免于被氧化所依据的化学机制的更详细了解。利用这种改进的知识，测试者因而更能够想到比目前可用的抗氧化剂有改进的用于合成的新的分子。
导出描述符
测试者现在要描述对于将帮助他构建更好的抗氧化剂的分子的描述符。随着越来越多的描述符的开发，测试者构建起在根据不那么有效的抗氧化剂预测效果时重要的相关因子的定量结构活性关系(QSAR)库。QSAR库或模型是在一组物理化学性质(描述符)与被研究的系统性质之间的多变量数学关系，上述性质例如是化学反应性、可溶性、或机械性质。
该程序的一个例子，是Accelrys Inc.的“C2·QSAR+”软件，见http://www.accelrys.com/cerius2/qsar page.html中的说明。该程序及类似的程序便于QSAR模型的图解分析，以帮助测试者理解诸如药物发现、聚合物、材料科学等各种各样领域中细微的化学关系。这些程序整合了广泛的回归和分析技术。能够用现有试验数据和模拟结果来预测新型化合物的活性或性质，从而能实现合成程序的优先级排列。
具有指定特征的组合物的配方
测试者现在必须合成足够数量的分子以证实他或她原来的假设，并在一定的配方范围中测试这些分子以确定它们的实际性质。可以用化学家或机器人来帮助建立这些分子。
台架测试或(HTE)：
测试是利用HTE平台在广泛的可能的配方上完成的。必须在一定范围的配方上研究这些成分，因为各润滑油添加剂可能彼此相互作用，从而要么增强要么降低它们已预测的活性。
在该过程的任一步骤中，测试者可能需要回送和重新启动导出描述符506的过程，或者从头到尾重新启动QM级分子建模。测试者最终要从HTE收集大量数据。然后用这些数据构建关于配方中成分信息的库。该库是十分庞大的，因为它包括每一成分与许多其他成分的组合，和在多种基础油中的完全混合。特别地，该库提供每一配方对各个台架测试的分别的结果。使用如Oracle或Sybase之类的关系数据库的高通量软件能够实现数据的管理。这种软件的一个例子是Accelrys Inc.的“CombiMat”程序，说明请见http://www.accelrys.com/mstudio/ms matinformatics/combimat.html.
从费用的观点看，软件方案通常比硬件方案更为可取。用软件模拟通常比开发并操作硬件方案更便宜。但是，这些经济因素必须用这些办法的相对效率来权衡。因此，在其他条件一样的情况下，优选采用：
1.分子建模，它基于“第一原理”预测成分和产品性能。本单元只包括软件。
2.综合统计推断，它能在测试链——如基本实验室测试、台架测试、和引擎测试上，把性能与产品分子的结构特征相关。该推断的普遍办法，称为定量结构活性关系(QSAR)建模。本单元只包括软件。
3.高通量试验(HTE)办法，它能在成分和产品上比通过常规装置实现多出许多的物理测试。本测试包括与信息学软件相关联的硬件。
实际引擎性能
现在已经能够实施台架测试数据对实际引擎测试数据的高级统计相关。这是通过如Accelrys Inc.的Formulation Assisting SoftwareToolkit达到的，说明请见
http://www.accelrys.com/mstudio/ms matinformatics/fast.html。该软件是用于配制产品的设计的工作流方案，它使成功配制产品所必须的数据、信息、和知识流连成一体。很可能没有单个台架测试与引擎测试完全相关，所以要用多个磨损及氧化测试的线性或更高阶回归来产生与引擎测试结果最佳相关的加权组合。用这样的回归分析来产生关于单个值的预测。线性或更高阶回归包括找出与给定数据拟合最好的直线或曲线的方程。然后用该方程预测另外配方的引擎测试结果。
于是，这样能使测试者为费用/性能而优化最后配方。就是说，性能沿这样的方向移动，即该方向被预测为性能仍然合格但有最低的可能费用。
作为另一个例子，QM计算推动用计算机模拟的建模过程，该过程提供对问题机制的深入了解。例如，如果想制备更好的抗氧化剂，那么了解抗氧化剂起作用的机制是重要的。在研究某些过渡金属起过氧化抑制剂作用的机制时，能够用计算机模拟来评价这种过氧化物分解的过渡态的量子力学研究。
随着对机制的进一步了解，对化学家制造例如改进的抗氧化剂有用的分子描述符也被进一步地了解。然后，在QSAR软件中可以利用这些分子描述符。随着人们进一步了解QM，更大的描述符集合被构建，用于帮助预测将进一步改进氧化性能的一系列化学结构。至此，工作仍然是在计算或计算机模拟的层面上进行的。
可能发现，例如，一种抗氧化剂单独发挥的作用，不如它与其他抗氧化剂组合发挥的作用那样好。还有可能是，再生某些抗氧化剂并据此建立催化循环，从而与任一单独的抗氧化剂相比更有效地利用抗氧化剂的组合。通过这种计算机模拟方法，使构建满足指定性能标准的新配方成为可能。通过这样的过程开发新的化学品，即该过程测试预先想到的模型，并提供反馈回路以验证先前的QM模型，从而进一步改进QSAR的描述符。
对有扎实知识基础的人，运行HTE以便用台架测试证实这种计算机模拟建立的模型，是有益的。要分析这些数据，有高级统计和信息学软件是有用的，这样能够评估数据与性能之间的趋势和相关度。随着更多的测试数据被了解，反馈继续送至QM和QSAR，这样，随着实际数据证实或反驳更早的理论，QM和QSAR两者都得到改进。
最后，借助台架测试结果的量大和改进，人们可以提出引擎测试性能相关性。
虽然已经参照一些优选实施例，表明和说明本发明，但是，本领域技术人员应当了解，在不偏离本发明的精神和范围下，可以对本发明的形式和细节作各种改变，本发明的精神和范围由附于后面的权利要求书定义。
Claims (8)
1.一种变革润滑油开发过程的方法，该方法包括步骤：
(a)用计算机模拟建立多个润滑油组合物成分分子模型；
(b)用计算机模拟导出所述多个润滑油组合物成分分子模型中的每一个模型的分子特征；
接收对润滑油组合物的指标要求；
对多种润滑油组合物中的每一种，建立至少一个组合库数据库记录，所述至少一个记录有多个字段，所述字段用于存储关于润滑油组成特征的信息；
(c)按照润滑油组成特征，配制多种润滑油组合物；
(d)对所述润滑油组合物进行台架测试；和
(e)把对所述润滑油组合物进行台架测试的结果与实际引擎性能相关。
2.按照权利要求1的变革润滑油开发过程的方法，其中所述步骤(a)是通过量子力学办法执行的。
3.按照权利要求1的变革润滑油开发过程的方法，其中所述步骤(b)是通过建立定量结构活性关系库执行的。
4.按照权利要求1的变革润滑油开发过程的方法，其中在步骤(c)中，所述多种润滑油组合物首先用计算机模拟配制，然后是物理配制。
5.按照权利要求1的变革润滑油开发过程的方法，其中所述信息包括：
至少一种润滑粘度基础油的类和量；
至少一种润滑油添加剂的类和量；
润滑粘度；
润滑油添加剂的百分比；和
所述润滑油组合物储存的稳定性。
6.按照权利要求1的变革润滑油开发过程的方法，
其中所述步骤(c)包括：
从组合库数据库中选择与其指标与接收的指标要求可比较的润滑油组合物相对应的条目；和
配制新的润滑油组合物以符合接收的指标要求；并且其中所述步骤(d)包括：
测试所述新的润滑油组合物以确定是否符合接收的指标要求；
在所述步骤(e)之前，重复所述选择、配制、和测试步骤，直至达到符合接收的指标要求。
7.一种变革润滑油开发过程的方法，该方法包括步骤：
用计算机模拟建立多个润滑油组合物成分分子模型；
用计算机模拟导出所述多个润滑油组合物成分分子模型中的每一个模型的分子特征；
对每一所述模型，建立至少一个组合库数据库记录，所述至少一个记录有多个字段，用于存储关于润滑油组成特征的信息；
接收对润滑油组合物的指标要求；
从组合库数据库选择与其指标与接收的指标要求可比较的润滑油组合物相对应的条目；
配制新的润滑油组合物以符合接收的指标要求；
测试所述新的润滑油组合物以确定是否符合接收的指标要求；
重复所述选择、配制、和测试步骤，直至达到符合接收的指标要求；和
使测试所述新的润滑油组合物的结果与实际引擎性能相关。
8.一种变革润滑油开发过程的系统，该系统包括：
建模装置，用于用计算机模拟建立多个润滑油组合物成分分子模型；
导出装置，用于周计算机模拟导出所述多个润滑油组合物成分分子模型中的每一个模型的分子特征；
建立装置，用于对每一所述模型，建立至少一个组合库数据库记录，所述至少一个记录有多个字段，所述字段用于存储关于润滑油组成特征的信息；
接收装置，用于接收对润滑油组合物的指标要求；
选择装置，用于从组合库数据库选择与其指标与接收的指标要求可比较的润滑油组合物相对应的条目；
配制装置，用于配制新的润滑油组合物以符合接收的指标要求；
测试装置，用于测试所述新的润滑油组合物以确定是否符合接收的指标要求；
重复装置，用于重复所述选择装置、所述配制装置、和所述测试装置的操作，直至达到符合接收的指标要求；以及
相关装置，用于使测试所述新的润滑油组合物的结果与实际引擎性能相关。
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