“基于直覺的優(yōu)化”主要涉及經(jīng)驗豐富的化學(xué)家觀察來改進反應(yīng)指標(biāo)的優(yōu)化。除了通過化學(xué)直覺進行優(yōu)化外，一次一個因素 （OFAT） 方法通?？梢蕴娲瘜W(xué)過程優(yōu)化和理解的方法。這主要是在學(xué)術(shù)界進行的，并且存在結(jié)構(gòu)化但易于遵循的程序，使這種技術(shù)看起來既有效又易于使用。OFAT 方法本身需要一些科學(xué)直覺，其中實驗是通過修復(fù)除一個之外的所有過程因素來迭代進行的。在確定一個因子的最佳值后，該值是固定的，同時執(zhí)行另一組實驗以優(yōu)化另一個因子，直到每個因子都得到優(yōu)化并且科學(xué)家認為它們已經(jīng)達到最佳反應(yīng)條件。這些因素可以是任意數(shù)量的實驗條件（如溫度、化學(xué)計量、反應(yīng)時間等），當(dāng)它們組合在一起時，構(gòu)成一個多維空間，其中包含許多可能的因素組合以構(gòu)成一個實驗。這稱為參數(shù)空間，并受每個因子的上限和下限（例如，最大和最小溫度）的約束。

        作為一種優(yōu)化技術(shù)，OFAT 方法通常不準(zhǔn)確且效率低下，并且該方法經(jīng)常誤解化學(xué)過程，因為沒有考慮所考慮因素之間的任何協(xié)同效應(yīng)。實驗因素之間的相互作用被忽略，因為這種線性實驗程序被應(yīng)用于僅給出非線性響應(yīng)的化學(xué)反應(yīng)輸出。這種非線性可以通過統(tǒng)計或物理建模來解釋，但不能使用OFAT進行探索，因此OFAT經(jīng)常錯誤地識別出真正的最佳反應(yīng)條件。OFAT活動的示例示意圖如圖1所示，映射到化學(xué)反應(yīng)的給定參數(shù)空間的響應(yīng)表面上（其中考慮了試劑當(dāng)量和溫度）。隨著溫度的固定，優(yōu)化被初始化，并執(zhí)行迭代實驗（1–7）以確定最佳試劑當(dāng)量。在實驗 5 中找到該值后，進行后續(xù)實驗 （8–14） 以確定最佳溫度。由于此示例中僅考慮了兩個因素，因此優(yōu)化現(xiàn)已完成，并發(fā)現(xiàn)了一組假定為最佳的實驗條件。然而，由于無法先驗地知道真實化學(xué)實例的響應(yīng)面，因此很難估計與這組已確定的最佳條件和系統(tǒng)的真正最優(yōu)條件的距離。

圖 1. 不同溫度和試劑當(dāng)量下的 OFAT 實驗程序示例，其中 ○ 表示編號的實驗數(shù)據(jù)點，藍色區(qū)域表示參數(shù)空間的真正最佳區(qū)域。 響應(yīng)表面的輪廓從紅色（低響應(yīng)）到藍色（高響應(yīng)）。

通常，科學(xué)家會進行 OFAT 活動，因為該方法可以在沒有數(shù)學(xué)建模的情況下進行，這是進行基于實驗室的實驗時的一個關(guān)鍵優(yōu)勢，也是它普遍存在的一個主要原因。Abtahi 和 Tavakol 最近的一個例子顯示了使用OFAT優(yōu)化在合成生物活性炔丙胺支架時實現(xiàn)公平的產(chǎn)量。對模型反應(yīng)進行優(yōu)化，如方案1所示，然后將確定的反應(yīng)條件應(yīng)用于幾種底物，收率為38-91%。優(yōu)化過程從確定溫度和反應(yīng)時間開始，并優(yōu)化反應(yīng)介質(zhì)和催化劑以獲得最高的反應(yīng)收率。然后，隨著溫度和反應(yīng)時間的優(yōu)化，固定反應(yīng)介質(zhì)和催化劑，然后固定除催化劑負載以外的所有因素，因為該因素最終得到優(yōu)化，在模型反應(yīng)中實現(xiàn)了75%的收率。

方案1. 用于 OFAT 優(yōu)化的模型反應(yīng)，用于合成丙炔胺衍生物

文獻中有幾個例子說明該技術(shù)在各種化學(xué)中的應(yīng)用，在許多情況下具有不同程度的應(yīng)用化學(xué)直覺，但仍遵循OFAT方法的結(jié)構(gòu)。（在我們自己的實驗室中，當(dāng)本科生化學(xué)家被賦予優(yōu)化反應(yīng)的任務(wù)時，學(xué)生通常會采用OFAT技術(shù)，因為他們不知道其他優(yōu)化方法。這不是學(xué)生的錯，也不是學(xué)者以這種方式優(yōu)化反應(yīng)的錯，因為這確實是一種提高反應(yīng)產(chǎn)率的基本技術(shù)。然而，隨著研究實驗室開始通過采用自動化逆合成軟件和實驗等先進技術(shù)來使其設(shè)備多樣化，對于化學(xué)家來說，通過多樣化自己的技能組合來充分利用不斷發(fā)展的實驗室的能力，以同樣的速度發(fā)展也很重要。近年來，合成化學(xué)家已經(jīng)開始接受過程化學(xué)、化學(xué)工程、分析化學(xué)和計算機科學(xué)等方面。同時，促進更好地理解和采用反應(yīng)優(yōu)化方法也很重要，因為OFAT優(yōu)化已被更強大、更有效的技術(shù)所取代。因此，本文將OFAT的化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化納入本文，以進行比較。

文章來源：

A Brief Introduction to Chemical Reaction Optimization （2023）

https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.2c00798