智能滴定实验

Smart Titration Experiment

本实验面向聚合物热解过程分析，构建了融合热重数据、物理约束模型与人工智能算法的智能分析实验。 系统基于贝叶斯变分推断与物理信息神经网络（PINN）， 从热重曲线中反演聚合物热解动力学参数，包括活化能（Ea）、指前因子（lnA）和反应级数（n）。实验通过在模型中引入积分核物理约束，并结合残差神经网络修正模型偏差， 实现热重数据的高精度拟合；同时利用动力学补偿先验处理 Ea 与 lnA 之间的强相关性，获得参数的后验分布及 95%置信区间，实现对模型结果不确定性的定量表征。 进一步结合鲁棒性实验，评估模型对数据量变化和噪声扰动的敏感性。 该实验将热分析技术、 化学动力学与人工智能建模深度融合，有助于学生理解热解反应参数识别、不确定性量化与智能建模的基本方法，提升其在数据驱动分析、模型解释与智能化学研究方面的综合能力。

Intelligent Titration Experiment Workflow

本实验将传统酸碱滴定与图像识别技术、人工智能判定和自动控制技术相结合， 构建能够实时监测颜色变化、自动识别终点并自主停止滴定的智能化实验系统， 实现滴定过程的智能监测、精准判定与自动控制。

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实验装置搭建与参数设定

完成滴定装置、摄像装置与自动控制模块的连接， 配置待测溶液、滴定液和指示剂，并预先设定滴定速率、 图像采集频率及终点判定参数。

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启动滴定与图像采集

系统启动后，滴定液按照设定速率自动加入待测溶液， 摄像装置同步实时采集滴定过程中溶液颜色变化图像， 形成连续的实验监测数据。

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图像识别与颜色特征提取

人工智能模型对采集到的图像进行实时处理， 提取溶液颜色变化特征，识别指示剂在滴定过程中的颜色转变趋势， 为终点判断提供依据。

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智能判定滴定终点

系统根据颜色特征分析结果，准确识别指示剂变色点， 自动判断滴定终点，减少人为观察误差，提高终点判断的一致性与可靠性。

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控制端自动终止滴定

当系统识别到终点后，自动向控制端发送停止指令， 立即终止滴定过程，实现滴定操作的自动闭环控制。

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记录实验数据与结果输出

系统自动记录滴定体积、终点图像、颜色变化过程及相关实验数据， 并输出实验结果，便于后续分析与结果对比。

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结果分析与误差评估

学生结合实验结果对滴定过程进行分析， 比较智能滴定与传统人工滴定的差异， 理解图像识别与自动控制在提高实验准确性和重复性中的作用。

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服务智能化学实验教学

本实验实现了酸碱滴定原理与人工智能自动化技术的深度融合， 有助于学生理解智能实验系统的基本构成与工作机制， 提升其在实验操作、数据分析和智慧化学认知方面的综合能力。