工艺工坊 Procegen™
面向锂电制造工艺研发的 AI 原生多尺度仿真与智能决策平台，融合粗粒化分子动力学、机器学习与有限元/CFD 多物理场仿真能力，打通“材料配方-浆料流变-涂布-烘干-浸润”的工艺设计链路。 AI 贯穿数据治理、模型参数识别、仿真代理建模、方案推荐与结果解释：平台可基于已有材料粒径分布、配方组成、固含量、流变实验及产线工艺参数，预测浆料粘度、G′/G″、3ITT 等关键流动特性，并进一步完成涂布流场、烘干传质传热与注液浸润过程仿真，帮助研发与工艺团队减少试错、快速定位可制造窗口，提升极片一致性与电芯制造稳定性。
浆料流变预测引擎
基于粗粒化分子动力学构建活性材料、导电剂、粘结剂与溶剂的浆料体系模型，结合粒径分布、配方组成、固含量与流变实验数据，预测不同配方体系下的粘度曲线、G′/G″、触变恢复与剪切响应，为浆料配方筛选和涂布工艺输入提供可解释的流变基础。
AI 参数预测与工艺反推
AI 在工艺工坊中承担连接实验、仿真与产线数据的关键角色：在正向对标阶段，基于已有实验与产线结果预测模型参数和关键工艺参数，加速仿真模型校准；在建立 AI 代理模型后，可根据目标粘度、湿膜厚度、含水量、浸润饱和度等质量指标进行工艺反推，快速给出配方与工艺参数的候选组合。
工艺多物理场仿真
面向涂布、烘干、浸润等核心制造环节，集成 CFD、有限元、多孔介质、多相流与颗粒运动模型，输出速度场、压力场、剪切速率场、温度场、含液率、浸润饱和度等工艺关键结果，支撑涂布窗口、干燥曲线与浸润条件优化。
数据对标与模型闭环
通过流变测试、表面张力、接触角、产线膜厚、面密度、干燥含水量、极片孔隙结构等数据对模型进行持续校准，形成“实验数据-仿真模型- AI 代理模型-工艺建议”的闭环知识库，用于工艺窗口预测、设备结构优化与质量问题定位。
浆料配方：从颗粒结构到流变性能快速预测
浆料体系建模
基于材料粒径分布、配方比例、固含量及 AM/CBD 等组分信息，构建活性材料、导电剂、粘结剂与溶剂组成的多组分粗粒化浆料模型，表征颗粒级配、团聚/分散状态、导电网络与颗粒间相互作用关系。模型可结合粒径测试、流变实验与显微结构数据进行校准，为后续粘度曲线、G′/G″、3ITT 触变恢复等流变性能预测提供可解释的微观结构基础。
流动性能预测
配方推荐与工艺联动
工艺仿真：覆盖涂布、烘干、浸润的制造窗口优化
涂布仿真
基于浆料流变曲线、密度、表面张力、接触角、涂布模头结构、涂布间隙、入口流量与走带速度等输入参数，模拟模头内流场与涂布外流场，分析出口速度均一性、压力分布、剪切速率、液珠稳定性与湿膜厚度一致性。可用于涂布窗口预测、模头腔体与垫片结构优化、边缘厚涂与涂布缺陷风险判断。
烘干仿真
注液浸润仿真
工艺参数反演与优化
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