CN1875368A - 把大量模型建立用于化学组分的产品开发处理过程的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
一种通过高通过量试验及先进的统计及信息学，提升产品的开发处理过程的方法和系统，以缩减把产品投向市场的时间，把产品的开发提升到与引擎测试有更高的相关度水平，和开发更好的商业产品。这是通过用计算机模拟的模型建立，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，用于存储关于组分特征的信息；接收对润滑油组分的指标要求；从数据库选择与组分对应的条目，该组分的指标与接收的指标要求相当；按照接收的指标要求，配制新的润滑油组分；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，直至达到与接收的指标要求一致；然后使新的润滑油组分与实际引擎性能相关。
Description
技术领域
本发明一般涉及把大量模型建立用于化学组分的产品开发处理过程的方法和系统。
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库、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毒品发现的追踪里，快速生产大的离散有机分子的库，导致被称为组合化学的正在成长的研究分支的发展。组合化学一般指建立各种各样材料或复合物集合一通常亦称库一的方法和资料，以及指为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分，然后采用大量待测试候选组分，进行候选组分的宏观尺度分析。此外，所采用的方法对每一候选组分的测试，要求手工操作。这样做的结果是，显著降低能够测试并被识别作优先润滑油组分的组分数量。
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降低润滑油组分中磷和硫含量的压力，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、及兼容性测试的油组分，同时包含低浓度的磷和硫。举例说，美国军用标准(UnitedStates Military Standards)MIL-L-46152E和由日本与美国汽车工业联合会(Japanese and United States Automobile Industry Association)制定的ILSAC标准，目前要求引擎油的磷含量在0.10wt.％或以下，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，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，从而满足将来建议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污染的性质和有更高磷和硫含量引擎油的抗磨损性质。
通常的情形是，为解决某种要求，例如磷和硫的含量，一旦已经制备选出的一组润滑油组分，与选出的该组油组分有关的许多性质，不再进行额外的测试。结果是，对选出的该组油组分测试其额外的性质，包括例如在各种磨损测试中要测试的性质，常常是事后反思产生的。而且，为确保润滑油的固有的抗磨损性质，对成功的运行和机械系统的维护，诸如汽车引擎的维护，组分是关键的。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的自动化，在每一次测试新的润滑油组分时，将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，不允许对润滑油进行各种各样的和快速的测试。这样，为对组分实际有用性质有潜在影响的信息，本领域需要更有效、更经济、和更系统的办法，用于润滑油组分的台架测试和这些组分的筛选。
因此，最好能利用小的量而快速地筛选多种样品候选润滑油组分，自动地确定需要的润滑性质并对之分类。照此，能够获得一种使用大量模型建立的方法和系统，用于化学组分的产品开发处理过程。
发明内容
关于用模型建立办法的效率的关键变量，在于从分子的观点看来，基本产品的相对复杂性，和来自基本产品如配方的变异的数量。润滑油添加剂的特征，是基本组分相对复杂的产品和许多变异及配方。此外，在整个产品开发链中，润滑油添加剂是以一系列常常比较缺乏相关测试为特征，但最终的测试平台如引擎测试，又非常昂贵。在这样一个复杂的、有干扰的测试环境中，分子级的模型建立将是最低效率的办法，虽然它可以促进用根本不同的化学方法进行改革。在这样的环境中，确保先进的、综合统计推断将是关键的，但受物理测试点数量和固有干扰的限制。高通过量试验(HTE)似乎特别适合润滑油添加剂或包含这种添加剂的润滑油，因为它与统计推断结合，能产生大量物理测试，这是增加产品“配方全景”的深度和广度所必须的。HTE和结合的先进的统计推断，十分适合润滑油添加剂和配制的润滑油组分。
本发明的指导思想是，改进可靠推断的能力，这种推断是从测试结果和对能够进行测试的配方变异的量作出的。在分子模型建立的步骤中，这是个机会，可以通过增强处理过程，从改进测试推断的置信度获得利益。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，执行基本的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测试，整合进HTE基础构架内。
本发明描述一种通过高通过量试验及先进的统计及信息学，提升产品的开发处理过程的方法和系统，以缩减把产品投向市场的时间。本发明把产品的开发提升到与引擎测试有更高的相关度水平，和开发更好的商业产品。这是用量子力学(QM)软件方法，对多种成分的分子模型通过计算机模拟的模型建立而实现的：用计算机模拟，对多个用QSAR软件编制的分子模型的每一个，导出分子的特征(描述信息)。本文使用的术语“in Silico(计算机模拟)”或“in Silico modeling(用计算机模拟的模型建立)”，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，和至少一个存储关于组分特征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或润滑油组分的完全混合，该润滑油组分包含至少一种润滑粘度的原油和至少一种润滑油添加剂。构造和管理由管理关系数据库例如Oracle的软件程序执行。
新的润滑油组分由接收的指标要求提出请求。这些润滑油组分，是通过从数据库选择与组分对应的条目构成，选择的组分的指标，要与接收的指标要求相当，按照接收的指标要求，配制新的润滑油组分，然后测试新的润滑油是否与接收的指标要求一致。重复该构成步骤，直至达到与接收的指标要求一致；然后使新的润滑油组分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分的方法的方框图；
图1b是本发明配制润滑油组分的方法的方框图；
图2是提升产品开发处理过程的实施方案的图形，表明向本发明改进的测试通过量的过渡；
图3是产品开发模型建立的框架图形，表明需要高产品变异和高复杂性，以及需要引擎油添加剂的产品和应用环境；
图4是图形，画出配方全景和它随测试量及配方变异，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；和
图5是新颖的产品开发处理过程，用于本发明的润滑油组分。
具体实施方式
图1a和1b画出现有技术处理过程流程110(图1a)与本发明的提升技术及关联的程序逻辑控制(PLC)处理过程120(图1b)的比较，该现有技术处理过程流程110从发现/合成步骤112到核心技术开发步骤114，通过配方步骤116到产品评定步骤118。本发明的处理过程120的目的，是快速配制和测试数量级更大的产品变异。这样能以不同的化学方法，并行地开发许多代(generation)的产品。
本发明处理过程120的目的，仍然与目前技术的处理过程相同，即创建与称为评定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台架测试来合成并在随后评价材料。这样，由化学家产生的许多数据，直接用于新的指标。这与现有处理过程110十分不同，这是为测试新制成的成分，把不同组的配方和台架测试，与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画出提升产品开发处理过程208的实施方案图形，一条轴是“测试量和配方变异”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相关度的函数。改进的测试通过量和测试相关度/测试推断两者，必须指向获得最大的结果。这一点要求把软件办法与硬件办法结合。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。
为改进从图形208上的当前204位置到达目标206位置，本发明建议：在步骤210执行改进当前最佳实际台架试验/处理过程的步骤，在步骤212应用定量结构活性关系(QSAR)模型和先进的信息学，在步骤214执行高通过量配方、测试、和先进的信息学，和在步骤216执行增强相关度的高通过量测试。
图3画出产品开发模型建立的框架300的图形，一条轴是“产品变异”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，需要比聚合物312和药物产品314有更大量的测试，所以用催化作用308和引擎油添加剂310，顺着产品变异轴302增加大量的测试或进行高通过量试验(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，对先进统计的模型建立和试验的设计(DOE，design ofexperiments)316的要求也增加。换句话说，对统计模型建立和DOE316而言，引擎油添加剂310和药物产品314比催化作用308和聚合物312有更高要求。
相反，从“第一原理”318按分子建立模型的能力，与基本产品或应用环境的相对复杂性304成正比地下降，而且催化作用308和聚合物312，比引擎油添加剂310和药物产品314，更适合用于从“第一原理”318的分子模型建立。润滑油添加剂或润滑油组分310的产品开发提升，要求增强的统计模型建立/DOE办法和HTE两者。经过一段时间，通过分子模型建立的整合，甚至更大地增强产品的价值。
图4画出“配方全景增加的可见性”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，在于增加测试的数据点，和改进给定测试数据体的推断能力。图形400画在“测试量和配方变异”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与沿增加配方全景可见性图形400的不同点关联。这些点表明，只有画在图412的一个全面优化点，可以断言是目前优化的点，而沿增加配方全景可见性图形400，由图406、408、和410显示的点，则不是最佳的结果。
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。处理过程500的步骤，至少包括：
计算工作(计算机模拟)部分502包括：
量子力学(QM)分子模型建立的构思步骤504；
根据测试QM模型中什么是重要的来发展描述信息506；
配制有指定特征的组分508；和
物理部分510包括：
台架测试(bench testing)或高通过量试验(HTE)；和
实际引擎性能。
整个处理过程502和510，有根据结果的反馈和当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模型建立和物理测试处理过程上不断改进。
分子的模型建立
在成分的QM级分子模型建立504中，关于在机理上反应是如何进行的，存在可能的机制假设。例如，研制抗氧化剂的测试者，可以假设在工作的内燃机中，过氧化是如何形成的，并进一步假设，这种过氧化在损坏润滑油前，如何相继被摧毁。为支持这样的假设，测试者提出一种化学机制，上述化学过程是通过这种机制发生的。提出的化学机制，用模拟技术由计算机程序体现的方法，通过计算机模拟的测试。上述方法使分子和固态的性质与电子的互作用联系起来。一个来自Accelrys Inc.的方法，完全归Pharmacopeia Inc子公司所有，见http://www.accelrys.com/technology/qm/，通过Schrodinger方程式的近似解工作。
Accelrys Inc.的QM方法，预测电子及分子的结构和能量。由于它们根据量子化学的基本方程式，所以QM方法比诸如原子模拟的近似精确得多。能够预测振动模和激发态，能分析谱的性质。预测电子结构的能力，使QM能研究跃迁态和分子轨道-这两者对了解化学反应是关键的。
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信机制。这一工作包括，例如跃迁态、键的长度、键的角度、等等第一原理的计算。这一工作例如向测试者提供化学机制更详细的了解，通过这种了解，可以摧毁过氧化，从而保护油免被氧化。具备这种改进的知识，测试者因而能更好地想象比目前可用的抗氧化剂有改进的用于合成的新的分子。
导出描述信息
测试者现在要对帮助他构建更好的抗氧化剂的分子，描述其描述信息(descriptor)。随着越来越多的描述信息的发展，测试者构建起有关因子的定量结构活性关系(QSAR，quantitative Structure Activityrelationship)库，该库在从少量有效的抗氧化剂预测效果中是重要的。QSAR库或模型，是在一组物理化学性质(描述信息)与被研究的系统性质之间的多自由度数学关系，该被研究的系统性质例如化学反应性、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，可以帮助测试者感受各种各样领域中细微的化学关系，例如毒品发现、聚合物、材料科学领域。这些程序整合了综合回归和分析技术。能够用现有试验数据和模拟结果，预测新颖的复合物的活性或性质，从而能实现合成程序的按优先序排列。
有指定特征的组分的配方
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。可以分别用化学家和机器人来帮助建立这些分子。
台架测试或(HTE)：
测试是在有HTE平台的广大范围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，因为个别的润滑油添加剂可能相互作用，要么增强要么降低它们已预测的活性。
在该处理过程的任一步骤中，测试者可能需要回送和重新启动导出描述信息506的处理过程，或者从头到尾重新启动QM级分子模型建立。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，和在多种原油中的完全混合。具体说，该库为每一配方对个别台架测试，提供独立的结果。通过使用如Oracle或Sybase关系数据库的高通过量软件，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，任何等价的事情，总有优先的可供采用：
1.分子的模型建立，它从“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，它能在测试链上，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)模型建立。本单元只包括软件。
3.高通过量试验(HTE)办法，它能在成分上和在产品上，比通过常规装置实现大出许多的物理测试。本测试包括结合信息学软件的硬件。
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先进的统计相关。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.该软件是工作流方案，用于配制产品的设计，它使数据、信息、和成功配制产品必须的知识流连成一体。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有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方程式。然后用该方程式对另外的配方预测引擎测试结果。
于是，这样能使测试者为费用/性能而优化最后配方。就是说，该性能沿这样的方向移动，该方向是预测性能仍然合格但有最低的可能费用。
作为另一个例子，QM计算导出计算机模拟的模型建立过程，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作为过氧化抑制剂起作用的机制中，跃迁态的量子力学研究，对这种过氧化的分解，能够用计算机模拟进行评价。
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信息，也有进一步的了解。然后，在QSAR软件中可以利用这些分子描述信息。随着人们进一步了解QM，构建起更大的描述信息集合，用于帮助预测一系列化学结构，又将进一步改进氧化性能。至此，工作仍然是在计算或计算机模拟的水平上进行。
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，情况可能是，再产生某些抗氧化剂，据此建立催化循环，从而比各自分开的抗氧化剂更有效地利用了抗氧化剂的组合。通过这种计算机模拟方法，使构建满足指定性能判据的新配方成为可能。通过这样的处理过程，可以开发新的化学品，该处理过程测试预先想象的模型，并提供反馈回路以验证先前的QM模型，从而进一步改进QSAR的描述信息。
对有扎实知识基础的人，运行HTE，用台架测试证实这种计算机模拟建立的模型，是有效益的。要分析这些数据，有先进统计的和信息学的软件是有用的，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，测试者可以前进至引擎测试性能相关度。
虽然已经参照一些优选实施例，表明和说明本发明，但是，本领域熟练人员应当了解，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 (11)
1.一种提升产品的开发处理过程的方法，用于缩减把产品投向市场的时间，本方法包括的步骤为：
(a)用计算机模拟的模型建立，建立多种成分的分子模型；
(b)用计算机模拟，对所述多个编制的分子模型的每一个，导出分子的特征(描述信息)；
(c)按照组合的特征，配制多种组分；
(d)对组分进行台架测试；和
(e)把组分与实际引擎性能相关。
2.按照权利要求1的方法，其中所述步骤(a)是通过量子力学(QM)办法完成的。
3.按照权利要求1的方法，其中所述步骤(b)，是通过建立定量结构活性关系(QSAR)库完成的。
4.按照权利要求1的方法，其中在步骤(c)中，所述多种组分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的方法，其中所述步骤(c)还包括：
对每一所述组分，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，用于存储关于组分特征的信息。
6.按照权利要求5的方法，其中所述信息包括：
至少一种润滑粘度的原油的类和量；
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
所述组分储存的稳定性。
7.按照权利要求5的方法，还包括接收对润滑油组分的指标要求。
8.按照权利要求7的方法，还包括：
从数据库选择与组分对应的条目，该组分的指标与接收的指标要求可比较；
按照接收的指标要求，配制新的润滑油组分；
按照接收的指标要求测试所述新的润滑油组分；
重复所述选择、配制、和测试步骤，直至达到与接收的指标要求一致。
9.按照权利要求1的方法，还包括对一种润滑油组分，比较每一步骤的结果，且如果所述结果与所述接收的指标要求不一致，重复前一步骤。
10.一种通过高通过量试验及先进的统计及信息学，提升产品的开发处理过程的方法，以缩减把产品投向市场的时间，把产品的开发提升到与引擎测试有更高的相关度水平，和开发更好的商业产品，本方法包括的步骤为：
用计算机模拟的模型建立，建立多种成分的分子模型；
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，用于存储关于组分特征的信息；
接收对润滑油组分的指标要求；
从数据库选择与组分对应的条目，该组分的指标与接收的指标要求可比较；
按照接收的指标要求，配制新的润滑油组分；
按照接收的指标要求测试所述新的润滑油组分；
重复所述选择、配制、和测试步骤，直至达到与接收的指标要求一致；和
使润滑油组分与实际引擎性能相关。
11.一种通过高通过量试验及先进的统计及信息学，提升产品的开发处理过程的系统，用于缩减把产品投向市场的时间，把产品的开发提升到与引擎测试有更高的相关度水平，和开发更好的商业产品，本系统包括：
建立模型的装置，该装置用计算机模拟的模型建立，建立多种成分的分子模型；
导出装置，用于以 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)；
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，用于存储关于组分特征的信息；
接收装置，用于接收对润滑油组分的指标要求；
选择装置，用于从数据库选择与组分对应的条目，该组分的指标与接收的指标要求可比较；
配制装置，用于按照接收的指标要求，配制新的润滑油组分；
测试装置，用于按照接收的指标要求测试所述新的润滑油组分；
相关装置，用于使润滑油组分与实际引擎性能相关。
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