【项目复现】MOOSE-Chem 用于重新发现未见化学科学假说的大型语言模型

项目地址

ZonglinY/MOOSE-Chem: [ICLR 2025] --- ZonglinY/MOOSE-Chem: [ICLR 2025] https://github.com/ZonglinY/MOOSE-Chem

git代码同步：

同步地址如下：QianPengfei1/MOOSE-Chem: [ICLR 2025] <MOOSE-Chem: Large Language Models for Rediscovering Unseen Chemistry Scientific Hypotheses>

如何同步：
1.(4 封私信 / 36 条消息) github配置SSH-Key保姆级教程 - 知乎
2.(4 封私信 / 36 条消息) 如何将本地的代码同步到GitHub或者将GitHub更改后的代码同步到本地 - 知乎

配置main

先按照入门安装项目，接着打开main.sh

api-key和三个小部分的模型

第一部分先是配置api-key和三个小部分的模型，这里为了节约资源，配置的本地key。

# api_type: Set to 0 for OpenAI API key, or 1 for Azure OpenAI API key.
api_type=0
api_key="sk-"
base_url="http://localhost:6399/v1"model_name_insp_retrieval="deepseek-r1:7b"
model_name_gene="deepseek-r1:7b"
model_name_eval="deepseek-r1:7b"

这边需要注意，文件名会默认带上model的名字，linux系统可以带“：”，但是win不行，在我的仓库已经对其进行修改，将“：”替代为“-”。并在输入输出读取的时候修改。

假设评估（Hypothesis Ranking）

# 假说排序
# --custom_inspiration_corpus_path: 自定义灵感语料库的路径。
# 留空 ("") 则使用由 --corpus_size 控制的默认语料库。python -u ./Method/evaluate.py --model_name ${model_name_eval} \--api_type ${api_type} --api_key ${api_key} --base_url ${base_url} \--chem_annotation_path ./Data/chem_research_2024.xlsx --corpus_size 150 \--hypothesis_dir ${checkpoint_root_dir}/hypothesis_generation_${model_name_gene}_${output_dir_postfix}.json \--output_dir ${checkpoint_root_dir}/evaluation_${model_name_eval}_${output_dir_postfix}.json \--if_save 1 --if_load_from_saved 0 \--if_with_gdth_hyp_annotation 0 \--custom_inspiration_corpus_path ${custom_inspiration_corpus_path}

对生成的假设打分排序（新颖性、可行性、影响力、科学性）
输出带分数的假设列表

🎯 目的：选出 top-1 假设供研究人员参考

假设显示（Display）

# ## Hypothesis Display
## 假说展示
# python -u ./Preprocessing/custom_research_background_dumping_and_output_displaying.py --io_type 1 \
#         --evaluate_output_dir ${checkpoint_root_dir}/evaluation_${model_name_eval}_${output_dir_postfix}.json \
#         --display_dir ${display_txt_file_path}

将最终结果格式化输出到文本文件
取消注释此行可生成人类可读的 .txt 文件

分析：Groundtruth 排名对比（可选）

## Analysis: Ranking Groundtruth Hypothesis Between Generated Hypothesis
#分析：在生成的假说之间对真实假说进行排序
# python -u ./Analysis/groundtruth_hyp_ranking.py --model_name ${model_name} \
#         --api_type ${api_type} --api_key ${api_key} --base_url ${base_url} \
#         --evaluate_result_dir ${checkpoint_root_dir}/evaluation_${model_name}_corpus_150_survey_1_gdthInsp_1_intraEA_1_interEA_1_bkgid_ \
#         --if_save 1 --output_dir ${checkpoint_root_dir}/groundtruth_hypothesis_automatic_scores_four_aspects_${model_name}.json

如果你有真实标注的“正确假设”，可用此脚本分析模型是否能把它们排前面
当前被注释，一般用于论文实验分析

项目说明

以下为每步操作，详细代码说明注释在仓库的各个文件下。

第 1 步：（可选）提供自定义研究背景——或使用默认基准

可以将自己的 research_question 和 background_survey 作为输入提供。

否则，系统将使用内置基准。

为了提供自定义输入：

打开 ./Preprocessing/custom_research_background_dumping_and_output_displaying.py
在 research_background_to_json() 函数中，手动填写：
research_question
background_survey

在 main.sh ：
设置 custom_research_background_path ，用于存储自定义的 research_question 和 background_survey
除以下命令外，注释掉所有其他 Python 命令
## Custom Research Background Dumping
## Modify 'research_question' and 'background_survey' in research_background_to_json()
python -u ./Preprocessing/custom_research_background_dumping_and_output_displaying.py --io_type 0 \--custom_research_background_path ${custom_research_background_path}
然后运行 bash main.sh 。

✅ 完成后，这将生成一个自定义的研究背景文件，可用于后续步骤。

第 2 步：（可选）使用自定义灵感语料库——或使用默认基准

可以提供自己的灵感语料库（标题和摘要）来设置假设搜索空间。如果未提供，系统将使用基准数据集中的默认选项。

✅ 提供自定义语料库的两种方式：
选项 1：手动编写
准备一份论文列表，并按照以下格式保存：
[[title1, abstract1], [title2, abstract2], ...]
保存到 custom_inspiration_corpus_path
选项 2：使用 Web of Science 批量下载

Prepare the Raw Data 准备原始数据

使用 Web of Science 按期刊名称搜索论文，并可选择通过关键词进行筛选。
勾选所需论文的复选框。
点击顶部菜单中的"导出"。
选择"Excel"作为格式。
Set "Record Content" to "Author, Title, Source, Abstract"
点击"导出"下载文件（文件应具有 .xlsx 或 .xls 扩展名）。将所有 .xlsx 或 .xls 文件保存到一个文件夹中以便进一步处理。

编辑 main.sh

将 custom_raw_inspiration_data_dir 设置为包含你的 .xlsx 或 .xls 文件的文件夹路径
将 custom_inspiration_corpus_path 设置为处理后的灵感语料库的预期输出路径
除以下命令外，注释掉所有其他 Python 命令
## Custom Inspiration Corpus Construction
python -u ./Preprocessing/construct_custom_inspiration_corpus.py \--raw_data_dir ${custom_raw_inspiration_data_dir} \--custom_inspiration_corpus_path ${custom_inspiration_corpus_path}
Run the Script 运行脚本
bash main.sh
✅ 完成后，这将生成一个自定义灵感语料库文件，可用于后续步骤。

第 3 步：灵感获取

如果使用自定义研究背景和灵感语料库：

main.sh 中的以下变量应在第 1 步和第 2 步中已经设置好了（保持原样即可）：

custom_research_background_path：包含research_question 和 background_survey
custom_inspiration_corpus_path：这个是灵感库，类似于[[title1, abstract1], [title2, abstract2], ...]

如果你使用的是默认基准：

将两个变量都设置为空字符串：

custom_research_background_path=""
custom_inspiration_corpus_path=""main.sh中：注释掉除下面这行以外的所有 Python 命令：
## Inspiration Retrieval
# --custom_research_background_path: Path to custom research question and background survey.
#    Leave empty ("") to use the default from TOMATO-Bench.
# --custom_inspiration_corpus_path: Path to custom inspiration corpus.
#    Leave empty ("") to use the default corpus controlled by --corpus_size.
python -u ./Method/inspiration_screening.py --model_name ${model_name_insp_retrieval} \--api_type 1 --api_key ${api_key} --base_url ${base_url} \--chem_annotation_path ./Data/chem_research_2024.xlsx \--output_dir ${checkpoint_root_dir}/coarse_inspiration_search_${model_name_insp_retrieval}_${output_dir_postfix}.json \--corpus_size 150 --if_use_background_survey 1 --if_use_strict_survey_question 1 \--num_screening_window_size 15 --num_screening_keep_size 3 --num_round_of_screening 4 \--if_save 1 --background_question_id 0 --if_select_based_on_similarity 0 \--custom_research_background_path ${custom_research_background_path} \--custom_inspiration_corpus_path ${custom_inspiration_corpus_path}

然后运行 bash main.sh 。

从大规模灵感库中筛选出相关灵感
关键参数：
- --corpus_size 150: 使用前 150 条灵感
- --num_screening_window_size 15: 每次看 15 条
- --num_round_of_screening 4: 多轮筛选
- --num_screening_keep_size 3: 每轮保留 top-3

🎯 用途：粗筛出最相关的几条灵感用于后续假设生成

第 4 步：假设组合第 4 步：假设组合

在 main.sh 中：

保留在上一步中选择的 custom_research_background_path 和 custom_inspiration_corpus_path 。
注释掉除下面这行以外的所有 Python 命令：

python -u ./Method/hypothesis_generation.py --model_name ${model_name_gene} \--api_type ${api_type} --api_key ${api_key} --base_url ${base_url} \--chem_annotation_path ./Data/chem_research_2024.xlsx --corpus_size 150 --if_use_strict_survey_question 1 --if_use_background_survey 1 \--inspiration_dir ${checkpoint_root_dir}/coarse_inspiration_search_${model_name_insp_retrieval}_${output_dir_postfix}.json \--output_dir ${checkpoint_root_dir}/hypothesis_generation_${model_name_gene}_${output_dir_postfix}.json \--if_save 1 --if_load_from_saved 0 \--if_use_gdth_insp 0 --idx_round_of_first_step_insp_screening 2 \--num_mutations 3 --num_itr_self_refine 3  --num_self_explore_steps_each_line 3 --num_screening_window_size 12 --num_screening_keep_size 3 \--if_mutate_inside_same_bkg_insp 1 --if_mutate_between_diff_insp 1 --if_self_explore 0 --if_consider_external_knowledge_feedback_during_second_refinement 0 \--inspiration_ids -1  --recom_inspiration_ids  --recom_num_beam_size 5  --self_explore_inspiration_ids   --self_explore_num_beam_size 5 \--max_inspiration_search_steps 3 --background_question_id 0  \--custom_research_background_path "" \--custom_inspiration_corpus_path ""# --custom_research_background_path ${custom_research_background_path} \# --custom_inspiration_corpus_path ${custom_inspiration_corpus_path}

这里 --inspiration_dir 应该与灵感检索步骤中使用的 --output_dir 设置相同。

Then run bash main.sh. 然后运行 bash main.sh 。

基于筛选出的灵感 + 背景知识，生成多个科学假设
关键参数：
- --num_mutations 3: 每个假设变异出 3 个新版本
- --num_itr_self_refine 3: 自我精炼迭代次数
- --if_mutate_between_diff_insp 1: 是否跨灵感融合创新

🎯 输出：生成多个假设，保存为 JSON

第 5 步：假设排序

在 main.sh 中：

保留你在上一步中选择的 custom_inspiration_corpus_path 。
除了下面这一行以外的所有其他 Python 命令都进行注释：

# 假说排序
# --custom_inspiration_corpus_path: 自定义灵感语料库的路径。
# 留空 ("") 则使用由 --corpus_size 控制的默认语料库。# python -u ./Method/evaluate.py --model_name ${model_name_eval} \
#         --api_type ${api_type} --api_key ${api_key} --base_url ${base_url} \
#         --chem_annotation_path ./Data/chem_research_2024.xlsx --corpus_size 150 \
#         --hypothesis_dir ${checkpoint_root_dir}/hypothesis_generation_${model_name_gene}_${output_dir_postfix}.json \
#         --output_dir ${checkpoint_root_dir}/evaluation_${model_name_eval}_${output_dir_postfix}.json \
#         --if_save 1 --if_load_from_saved 0 \
#         --if_with_gdth_hyp_annotation 0 \
#         --custom_inspiration_corpus_path ""
#         # --custom_inspiration_corpus_path ${custom_inspiration_corpus_path}

这里 --hypothesis_dir 应该与假设组合步骤中使用的 -output_dir 设置相同。
如果使用自定义研究问题和背景调查， --if_with_gdth_hyp_annotation 应设置为 0，除非自定义研究问题可以获得真实假设（在这种情况下，加载真实假设的函数 load_chem_annotation() 需要修改）。

然后运行 bash main.sh 。

第 6 步：（可选）显示排序生成的假设

在 `main.sh` 中：

将 display_txt_file_path 设置为一个 txt 文件，用于显示排名生成的假设。
除了下面这一行以外的所有其他 Python 命令都进行注释：

# ## Hypothesis Display
# # 假说展示
# python -u ./Preprocessing/custom_research_background_dumping_and_output_displaying.py --io_type 1 \
#         --evaluate_output_dir ${checkpoint_root_dir}/evaluation_${model_name_eval}_${output_dir_postfix}.json \
#         --display_dir ${display_txt_file_path}

然后运行 bash main.sh 。

Assumption1-RetrieveUnseen.sh 和 Assumption2-Reason2Unknown.sh 包含这些三个基本命令的组合（具有不同的 arg 参数），用于研究 LLMs 在这三个方面的能力。

项目复现及分析

第1、2步省略，用默认基准测试

第 3 步：灵感获取

输入：

custom_research_background_path：包含research_question 和 background_survey

默认：我们如何设计一种柔性热原电池装置，在从体热中可持续收集能量的同时，最大化卡诺相对效率和机械鲁棒性？

custom_inspiration_corpus_path：这个是灵感库，类似于[[title1, abstract1], [title2, abstract2], ...]

样例：

{"title": "通过交互式动态可视化增强视觉推理：改进的实验计划","description": "本改进的实验计划专注于严格评估一种将MINT-CoT提示与真正的交互式动态视觉推理相结合的方法，解决了关于需要明确测试交互性而不仅仅是标记操作的反馈。","experimental_design": {"objective": "严格评估并证明在基于MINT-CoT的视觉-语言模型（VLM）推理链中集成用户引导的交互和动态视觉生成功能的有效性。目标是分离出归因于特定交互性的性能增益与那些仅通过呈现更多标记或信息而获得的增益。","baselines": [{"id": "1","name": "仅使用静态输入的标准VLM推理（无交互）","description": "使用能够处理图像和文本的基础视觉-语言模型。它使用*一个*以静态方式呈现的视觉输入执行推理，与原始的MINT-CoT方法一致，但没有任何交互机制。","provides_cot_output": true,"capabilities": ["基础VLM推理", "静态图像输入与处理"],"prediction_method": "仅基于对其提供的单一静态视觉输入的分析生成文本输出。"},{"id": "2","name": "带有静态标记交错的MINT-CoT（当前方法 - 标记焦点）","description": "使用根据MINT-CoT方法提示的视觉-语言模型。它在文本推理步骤*中*交错静态视觉输入的标记表示，但在链中不生成新的视觉。","provides_cot_output": true,"capabilities": ["MINT-CoT提示", "静态图像标记输入"],"prediction_method": "通过明确交替文本推理与基于*静态*视觉数据的引用/计算步骤来生成思维链（CoT）响应。"},{"id": "3","name": "增强了动态交互的MINT-CoT（建议方法）","description": "使用与基线2相同的视觉-语言模型和MINT-CoT提示结构，但关键地修改为包含一个用于*动态交互*的内部或外部机制。该系统在推理过程中主动根据其推理步骤生成视觉输出。","provides_cot_output": true,"capabilities": ["动态视觉生成", "交互式CoT推理"],"prediction_method": "生成思维链（CoT）响应，但在特定点，根据正在进行的推理动态创建新的视觉。此功能建立在核心VLM之上，并可能与标准图像生成模型集成。"}

输出：相关文献片段

[{"我们如何设计一种柔性热原电池装置，在从体热中可持续收集能量的同时，最大化卡诺相对效率和机械鲁棒性？": [[["烷氧基功能化离子液体电解质：理解钙离子形态的离子配位以合理设计钙电解质","该候选方案直接针对多价离子电池的电解质设计，这与关于提高电解质性能以实现高倍率和稳定电池系统的背景研究问题密切相关。该研究提供了如何通过控制离子形态来合理设计电解质的见解，这对于实现高离子电导率和稳定的电极-电解质界面至关重要。"],["二维过渡金属碳化物（MXenes）的电磁干扰屏蔽","虽然该候选方案侧重于EMI屏蔽，但它展示了二维材料在先进功能应用中的潜力，这与开发用于能源存储系统的新型材料的更广泛目标相一致。使用MXenes作为柔性导电材料可以启发开发多功能电解质材料，这些材料还可以提供额外的好处，如电池系统中的EMI屏蔽。"],["新型波纹状二维溴化铅钙钛矿中的白光发射和结构畸变","该候选方案探索了二维钙钛矿的结构和光学特性，这些是光电子应用中有前途的材料。虽然与电解质没有直接关系，但该研究强调了结构工程在调整材料性能中的重要性，这可以启发在设计中采用类似的方法来定制离子传输特性和增强稳定性。"],["通过链状硅酸盐的一维到三维拓扑缩合实现的三维超大孔沸石","该候选方案直接解决了创建具有增加孔隙率以容纳大分子的材料的挑战，这是当前合成方法中的一个关键限制。ZEO-3的开发，一种具有前所未有的孔结构的高度稳定的沸石，与关于改进合成能力以处理大分子的背景研究问题紧密相关。这一创新可以启发设计用于催化和吸附应用的多孔材料的新方法。"],["用于固定化增强醇电催化氧化的TEMPO修饰线性聚乙烯亚胺","该候选方案展示了一种通过固定化增强电催化活性的方法，这与关于提高催化效率的背景研究问题相关。将TEMPO共价固定在聚合物基质上并形成水凝胶电极的方法，为创建稳定高效的电催化剂提供了一种新颖策略，这可以启发其他催化系统的类似策略。"

这边源代码稍微有点问题，为空的话参数传不进去，用默认参数得这么写：

python -u ./Method/inspiration_screening.py --model_name ${model_name_insp_retrieval} \--api_type ${api_type} --api_key ${api_key} --base_url ${base_url} \--chem_annotation_path ./Data/chem_research_2024.xlsx \--output_dir ${checkpoint_root_dir}/coarse_inspiration_search_${model_name_insp_retrieval}_${output_dir_postfix}.json \--corpus_size 150 --if_use_background_survey 1 --if_use_strict_survey_question 1 \--num_screening_window_size 15 --num_screening_keep_size 3 --num_round_of_screening 4 \--if_save 1 --background_question_id 0 --if_select_based_on_similarity 0  \--custom_research_background_path "" \--custom_inspiration_corpus_path ""#  --custom_research_background_path ${custom_research_background_path} \#  --custom_inspiration_corpus_path ${custom_inspiration_corpus_path}

不会自动创建输出文件夹，修改inspiration_screening.py的第92行开始

# save filesif self.args.if_save:# === 关键修复：确保输出目录存在 ===import osoutput_dir = self.args.output_diros.makedirs(os.path.dirname(output_dir), exist_ok=True)# 保存文件with open(output_dir, 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump([organized_Dict_bkg_q_2_screen_results, Dict_bkg_q_2_ratio_hit], f, indent=2, ensure_ascii=False)print("\nSaved to: ", output_dir)else:print("\nNot saved.")

得到中间结果：

MOOSE-Chem/Checkpoints/coarse_inspiration_search_deepseek-r1:7b_.json

发现think会对结果带来影响，改用

ollama pull cnshenyang/qwen3-nothink:14b

又发现在win端“：”会保存不进文件夹（非法字符），写了一个检测，把“：”替换成“-”。

最终得到结果：MOOSE-Chem\Checkpoints\coarse_inspiration_search_hoangquan456\qwen3-nothink-8b_.json。文件内容样例在前面已给出。

第 4 步：假设组合第 4 步：假设组合

输入：

custom_research_background_path：包含research_question 和 background_survey

默认：我们如何设计一种柔性热原电池装置，在从体热中可持续收集能量的同时，最大化卡诺相对效率和机械鲁棒性？

custom_inspiration_corpus_path：这个是灵感库，类似于[[title1, abstract1], [title2, abstract2], ...]
--inspiration_dir 应该与灵感检索步骤中使用的 --output_dir 设置相同。

输出MOOSE-Chem\Checkpoints\hypothesis_generation_hoangquan456\qwen3-nothink-8b_.json

输出样例：

{"我们如何设计一种灵活的热电化学器件，使其能同时最大化卡诺相对效率和机械鲁棒性，以实现从体热中可持续地收集能量？": {"铁/亚铁氰化物氧化还原电对在有机-水溶液中的高热电势": {"0": [["为了设计一种能同时最大化卡诺相对效率和机械鲁棒性的灵活热电化学器件，我们提出集成一种具有分级多孔结构的双网络电解质系统，旨在放大铁/亚铁氰化物氧化还原电对的热电势，同时增强机械弹性。这一假设基于以下原理：热电化学器件的热电势取决于氧化还原系统的熵变，这可以通过分子水平上对电解质的修饰来调控。。。
n\n| **标准**     | **现状**                 | **改进建议**                                                                 |\n|-------------------|------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------|\n| **具体性**   | 部分满足                      | 明确定义材料、合成方案和实验条件。                    |\n| **新颖性**       | 有潜力但需详细阐述   | 强调结构和电解质的独特整合，以及它如何解耦性能。 |\n| **有效性**      | 合理但需夯实基础      | 用模型或先前数据证明假设的合理性，并定义清晰的性能指标。            |\n| **重要性**  | 笼统但可更精炼     | 突出应用以及该方法如何应对具体的现实世界挑战。             |\n\n---\n\n### **结论**\n\n该假设**在科学上是合理的，但需要在具体性、新颖性和验证方面进行改进**以满足顶级化学期刊的标准。通过**具体化组件和方法**、**强调独特整合**、**用模型证明假设**以及**将范围锚定在现实世界应用中**，该假设可以提升为一个引人注目且有影响力的研究提案。"],["为了设计一种能同时最大化卡诺相对效率和机械鲁棒性的灵活热电化学器件，我们提出集成一种具有分级多孔结构的双网络电解质系统，旨在放大铁/亚铁氰化物氧化还原电对的热电势，同时增强机械弹性。电解质将由含有10%二甲基亚砜（DMSO）的铁/亚铁氰化物水溶液组成，选择DMSO是因为其Hildebrand溶解度参数（10.7 MPa^(1/2)）可诱导显著的溶剂化壳重排，增加氧化还原系统的熵变，从而增强热电势。氧化还原电对将是Fe³⁺/Fe²⁺，选择它们是因为其稳定性和高热电势。双网络聚合物instead of vague terms like “maximizing Carnot-relative efficiency,” define **specific metrics** (e.g., power output, efficiency percentage, or conversion factor) and tie them to **measurable outcomes** (e.g., how mechanical resilience is tested under stress without compromising thermoelectric performance).  \n\n---\n\n### **4. 重要性**  \n**现状**: 该假设通过引入**解耦机械和热电性能的新颖机制**而**具有潜在重要性**。然而，通过强调更广泛的影响，重要性可以得到**增强**。  \n\n**建议**:  \n- **突出实际应用**：阐明该器件如何用于**现实场景**（例如，废热回收、柔性电子器件或可穿戴设备）以展示其**实用价值**。  \n- **强调对该领域的贡献**：通过明确说明它如何超越现有工作（例如，引入新的设计原则、解决已知限制或实现新颖应用），将假设构建为热电化学系统的**一个进步**。  \n- **提及可扩展性的潜力**：如果双网络设计和各向异性孔隙率可以**扩大规模**用于工业或商业用途，这应被强调为**关键优势**和**潜在影响**。  \n\n---\n\n### **建议总结**  \n| 标准       | 需要改进？ | 建议                                                                 |\n|----------------|------------------|------------------------------------------------------------------------|\n| **具体性** | 是              | 添加精确的合成步骤、测量方案和操作参数。 |\n| **新颖性**     | 是              | 阐明双网络设计和各向异性孔隙率如何新颖。 |\n| **有效性**    | 是              | 验证热力学模型，解决技术局限性，并定义可衡量的结果。 |\n| **重要性**| 是              | 突出更广泛的应用、实用价值和对该领域的贡献。 |\n\n---\n\n通过沿着这些思路改进假设，该提案将更加**方法学上具体、新颖、科学有效且有影响力**，从而增加其在顶级化学期刊中被接受的机会。",[[3,3,3,4],["该假设建立在热电化学系统和氧化还原化学的既定原理之上，具有通过溶剂化壳重排和机械设计增强热电势的合理机制。然而，一些假设（例如，确切的溶解度参数效应）没有得到充分证实。","双网络力学、各向异性孔隙率和氧化还原熵放大的整合是一种新颖的组合，尽管它扩展了热电化学材料中的现有概念。它不是一个根本性的新原理。","该假设通过解耦机械和热电性能，解决了热电化学系统中的一个有意义挑战，这可以推动能量收集技术的发展。然而，其影响仅限于特定的应用领域。","该假设提供了详细的实验程序、材料组成和测量方法，使其具有可操作性以便复制。然而，一些参数（例如，溶剂化壳重排）缺乏清晰的机制基础。"]]]],"1": [["为了设计一种能同时最大化卡诺相对效率和机械鲁棒性的灵活热电化学器件，我们提出一种与响应性聚合物基质集成的动态电解质系统。电解质将由含有可调有机添加剂的铁/亚铁氰化物。。

输出主要包含了生成的假说

第 5 步：假设排序

输出：--hypothesis_dir。就是假设组合步骤中使用的 -output_dir 。

输出：MOOSE-Chem\Checkpoints\evaluation_hoangquan456\qwen3-nothink-8b_.json

何设计一种柔性热电装置，使其在从人体热能中实现可持续能量采集时，同时最大化卡诺相对效率和机械稳健性？：
为设计这种柔性热电装置，我们提出将动态电解质系统与响应性氧化还原活性水凝胶集成。该电解质由可调谐有机添加剂（如N-甲基-2-吡咯烷酮，NMP）组成的铁/亚铁氰化物溶液构成，通过调节溶剂特性增强热电功率。电解质由铁/亚铁氰化物溶液构成，并添加可调有机助剂（如N-甲基-2-吡咯烷酮，NMP），通过改性离子溶剂化壳层来增强热电功率。分子动力学模拟证实，这种改性通过形成不同溶剂化层实现。氧化还原活性水凝胶由聚N-异丙基丙烯酰胺（PNIPAM）与纤维素纳米晶体（CNC）交联构成，通过点击化学将Fe³⁺/Fe²⁺氧化还原活性分子共价接枝至PNIPAM主链。在机械应变作用下，PNIPAM水凝胶发生应变诱导相变，由亲水性状态转变为疏水性状态。该相变引发电解质组分的局部重分布，促进溶剂化壳层重排并增强热电功率。碳纳米棒（CNC）纳米增强结构旨在提升机械稳健性，其力学性能基于CNC的杨氏模量与PNIPAM的粘弹性行为进行预测。水凝胶采用紫外光交联法合成，确保氧化还原活性涂层在机械应力下的化学稳定性。基于PNIPAM的粘弹性弛豫时间，动态响应时间估算为~5秒。原位拉曼光谱（785 nm激发，1秒时间分辨率）将监测氧化还原状态变化，电化学阻抗谱（EIS，频率范围10 Hz-1 MHz）则追踪热力学响应。该系统通过机械应力动态调节热电功率的能力，开创了“智能电解质”概念——将机械应变作为氧化还原热力学的可调参数。此设计深化了对机械应力与电化学过程耦合机制的理解，为软电子学与可穿戴能量采集领域自适应材料提供了创新路径。5.0, [5, 5, 5, 5], “铁/铁氰化物氧化还原偶联体系在有机-水溶液中高热电功率”, 1, [“铁/铁氰化物氧化还原偶联体系在有机-水溶液中高热电功率”, “1”]], ["本假说提出一种创新应变响应热电系统，融合具有氧化还原活性的水凝胶、三维离子导电金属有机框架（MOF）及动态共价网络（DCN），通过机械变形调控氧化还原热力学。通过自由基聚合N-异丙基丙烯酰胺（NIPAM）并嵌入Fe\u00b2\u207a-EDTA配合物，合成了具有溶剂致色响应性的氧化还原活性水凝胶。MOF支架由Zn-MOF-74经溶剂热法合成，并通过羧基官能团化实现水凝胶锚定。DCN通过聚乙二醇（PEG）与功能化MOF节点间的铜(I)催化叠氮-炔烃点击反应形成，实现应变响应性离子传输。机理上，机械应变诱导水凝胶网络发生构象变化，触发相分离并重新分布Fe²⁺-EDTA络合物。这种重分布改变局部介电环境，通过溶剂化动力学与电荷转移调节氧化还原电位。MOF支架通过提供多孔离子传导通路促进离子传输，而DCN则在应变作用下通过共价键的断裂与重组实现可逆机械变形。水凝胶的膨胀行为、MOF的离子传导能力与DCN的应变响应机制之间动态交互作用，形成了可调谐的氧化还原电位，进而通过电荷重新分布和熵驱动能量转换影响热电响应。各组分均采用成熟方法合成：以NIPAM为基的含Fe²⁺-EDTA水凝胶通过氮气环境下的自由基聚合制备，随后进行后聚合络合；Zn-MOF-74经溶剂热法合成，其羧基通过与PEG-NH₂酯化反应实现功能化。通过PEG-叠氮基与MOF-炔烃节点发生点击反应形成DCN，交联密度经优化以平衡机械强度与应变响应性。表征方法包括：FTIR检测共价键、XRD分析MOF结晶度、SEM观察形态。应变诱导的氧化还原调控由双重机制主导：(1) 机械变形导致水凝胶膨胀，改变F

第 6 步：（可选）显示排序生成的假设

输入：上一步得到的evaluate_output_dir

输出：MOOSE-Chem\hypothesis.txt

样例：

假设ID：0
平均评分：5.0；评分：[5, 5, 5, 5]
轮次数：1
为设计一种能同时最大化卡诺相对效率与机械强韧性的柔性热电装置，我们提出将动态电解质系统与响应性氧化还原活性水凝胶集成。该电解质由铁(II)/铁(III)氰化物溶液与可调有机添加剂（如N-甲基-2-吡咯烷酮，NMP）组成，通过调节离子溶剂化壳层增强热电功率。分子动力学模拟证实，这种调节是通过形成不同溶剂化层实现的。氧化还原活性水凝胶由聚N-异丙基丙烯酰胺（PNIPAM）与纤维素纳米晶体（CNC）交联构成，通过点击化学将Fe³⁺/Fe²⁺氧化还原活性分子共价接枝至PNIPAM主链。在机械应变作用下，PNIPAM水凝胶发生应变诱导相变，由亲水性状态转变为疏水性状态。该相变引发电解质组分的局部重分布，促进溶剂化壳层重排并增强热电功率。CNC纳米增强结构旨在提升机械稳健性，其力学性能基于CNC的杨氏模量与PNIPAM的粘弹性行为进行预测。该水凝胶采用紫外光交联法合成，确保氧化还原活性涂层在机械应力下的化学稳定性。基于PNIPAM的粘弹性弛豫时间，动态响应时间估计约为5秒。原位拉曼光谱（激发波长785 nm，时间分辨率1秒）将监测氧化还原状态变化，电化学阻抗谱（EIS，频率范围10 Hz–1 MHz）则追踪热力学响应。该系统通过机械应力动态调节热电功率的能力，开创了“智能电解质”概念——将机械应变作为氧化还原热力学的可调参数。此设计深化了对机械应力与电化学过程耦合机制的理解，为软电子学与可穿戴能量采集领域自适应材料提供了创新路径。

假说ID：1
平均得分：5.0；评分：[5, 5, 5, 5]
轮次：2
本假说提出一种创新的应变响应热电系统，通过结合氧化还原活性水凝胶、三维离子导电金属有机框架（MOF）及动态共价网络（DCN），实现机械变形调控氧化还原热力学。通过自由基聚合法将嵌入Fe²⁺-EDTA配合物的N-异丙基丙烯酰胺（NIPAM）合成具有溶剂致色响应性的氧化还原活性水凝胶。Zn-MOF-74构成的MOF支架经溶剂热法合成，并通过羧基官能团化实现水凝胶锚定。DCN由聚乙二醇（PEG）与功能化MOF节点间经Cu(I)催化的叠氮-炔烃点击化学反应形成，赋予应变响应性离子传输能力。

机理上，机械应变诱导水凝胶网络构象改变，触发相分离并重分布Fe²⁺-EDTA复合物。这种重分布改变局部介电环境，通过溶剂化动力学与电荷转移调节氧化还原电位。MOF支架通过提供多孔离子传导通路促进离子传输，而DCN在应变作用下通过共价键的断裂与重组实现可逆机械变形。水凝胶的膨胀行为、MOF的离子传导能力与DCN的应变响应机制之间动态交互，形成了可调谐的氧化还原电位，进而通过电荷重新分布和熵驱动能量转换影响热电响应。