煤炭怎么用得更干净、更高效？18日，我国首个煤化工专业领域的全流程智能化科研平台——煤转化智慧平台（IPCC）在山西太原正式发布。

传统煤转化研究涉及反应工艺、物性、碳排等多个变量，一个催化配方往往要摸索十年甚至更久。中国科学院山西煤炭化学研究所研究员温晓东介绍，过去搞催化剂研发，主要靠老专家的经验和大量重复实验，文献里的知识、电脑里的数据各管各的，没法复用。煤转化智慧平台把几十年的煤化工研究积累装进了系统，让催化剂研发从“反复试错”变成“算好了再做”。

据了解，煤转化智慧平台聚焦“理论和数据双驱动的智慧煤化工”重大任务，构建了知识库、领域大模型、专业工具、验证机制四大支柱体系。知识库已汇聚纯物质物性数据3.8万余种、结构化语料74余万条，集成物性计算模型70余个，把过去散落在论文、报表和专家脑子里的知识，变成可检索、可推理、可复用的科研资产。领域大模型负责“听懂”科研人员的需求，再调度相应的专业子智能体；专业工具层封装11类121个技能，可智能调用常用科研软件，把“规划—实验—分析—出图—报告”串成一条自动化交付链；验证机制则逐项核对证据来源和量纲单位，让结果靠得住、过程查得清。

不仅如此，平台还建设了煤转化智能实验室，通过自主研发的自动化实验装备，覆盖催化剂从制备、表征到性能评价的完整生命周期，系统算出来的方案可以直接交给机器去做实验，实验数据再回流到平台优化模型，形成“设计—制备—测试—改进”的闭环。

“不是把AI当花瓶，而是让数据和机器人真正进入科研主流程。让智慧在数据中流淌，让煤转化在变革中新生。”温晓东说，过去一个配方靠人守着炉子调参数，现在平台先把范围缩小，机器再完成实验，人只需要做路线判断。

这种研发方式已经在实战中见到了效果。在费托合成催化剂研发中，平台调用专用模型设计实验方案，自动化系统完成制备与测试，产物中二氧化碳选择性可降到1%以下；在烯烃分离研究中，平台分析α-烯烃分布，为煤基高值化学品路线优化提出建议。相关测试显示，研发周期缩短约50%，整体效能提升约20%。