作为公司范围内的休整与充电计划的一部分,施罗丁格全球所有办事处将于8月17日至21日当周关闭。在此期间,我们的回复可能会有所延迟。科学和技术支持团队成员仅会处理紧急支持问题。

石油与天然气

石油与天然气

利用分子模拟设计可持续能源材料

石油和天然气公司正面临越来越大的压力,既要满足日益增长的能源和电力需求,又要采用更可持续、更环保的解决方案。

施罗丁格的数字化学平台既能满足这些需求,又能帮助减少对环境的影响。我们这一行业领先的平台利用先进的分子模拟和机器学习技术,为油气领域的新型材料进行计算机辅助设计——涵盖从 提高石油采收率到加工处理,再到废物管理等各个环节。

满足当今石油和天然气行业需求的高性能仿真解决方案

优化油气化工产品的生产

提高高附加值化学品异相和均相催化合成中的活性与选择性。

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提高产品质量

解决脱硫、气体净化以及重烃裂解等加工难题。

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推动更高效的石油和天然气工艺

通过虚拟表面活性剂优化控制固体水合物形成。

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解决环境问题

通过减少或再利用废弃物来降低碳足迹和能源消耗,从而提高生产效率。

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在应对下一代能源挑战方面抢占先机

通过数字手段研究适用于氢储存、甲醇燃烧以及碳捕获与利用(CCU)的新型材料。

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案例研究与网络研讨会

了解施罗丁格技术如何被用于解决现实世界中的研究难题。

材料科学 网络研讨会

推进适用于材料科学领域的机器学习力场

在本场网络研讨会中,我们将介绍薛定谔(Schrödinger)研发的尖端MLFF架构——名为“具有迭代电荷平衡的消息传递网络”(MPNICE),该架构融合了显式静电理论,以实现精确的电荷表征。

材料科学 网络研讨会

利用人工智能/机器学习加速化学创新:材料应用领域的突破

在本期网络研讨会中,我们将探讨人工智能(AI)和机器学习(ML)如何推动材料创新取得重大进展,并重点介绍一些案例研究,展示机器学习前沿技术在各种应用中的应用。

材料科学 网络研讨会

高性能材料发现:依托云计算实现的十年突破

本次演讲将展示施罗丁格的集成材料科学平台如何在各种应用领域中实现大规模并行筛选和从头设计。

材料科学 网络研讨会

利用薛定谔数字化学平台加速不对称催化剂的设计

在本场网络研讨会中,我们将演示如何利用施罗丁格(Schrödinger)先进的数字化学平台,加速不对称催化剂的直接设计与发现。

材料科学 网络研讨会

人工智能/机器学习与基于物理的仿真相结合:复杂材料设计的新时代

在本场网络研讨会中,我们将演示这种综合方法在各类材料科学应用中的应用,涵盖从电池电解液和燃料混合物到热塑性塑料和OLED器件的材料设计与配方开发。 

材料科学 网络研讨会

施罗丁格公司的计算催化研究

在本期网络研讨会中,我们将重点介绍专门用于催化与反应性的数字仿真工具。

材料科学 网络研讨会

将实验数字化:利用原子级模拟和大规模机器学习实现材料创新

在本场网络研讨会中,我们将介绍一种利用数字化学平台进行计算机模拟分析、优化和发现的现代材料研发方法。

材料科学 网络研讨会

化学降解产物的自动化数字预测

在本场网络研讨会中,我们将介绍施罗丁格公司增强版的纳米反应器,该工具在格里姆及其同事开发的基础之上进行了扩展,新增了多项功能,包括对结果能量的改进精修以及集成式用户界面。

材料科学 网络研讨会

数据驱动的材料创新:机器学习与物理学的交汇点

在本场网络研讨会中,我们将演示施罗丁格(Schrödinger)的工具如何通过结合基于物理的模拟数据、企业信息学以及基于化学知识的机器学习,帮助克服这些常见挑战。

材料科学 白皮书

一种用于快速大规模计算筛选的自动化工作流程,以满足现代催化剂开发的需求

精选课程材料科学应用中的分子建模:课程合集

材料科学应用中的分子建模:课程合集

在线认证课程:提升您在材料创新领域的技能水平

还不熟悉施罗丁格软件及其界面?您可以利用丰富的教育资源、自主学习的课程以及专为您量身定制的一对一培训。 施罗丁格软件专为专家和初学者设计,拥有易于使用的界面和自动化工作流程,并提供专业的科学和技术支持。

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软件平台

借助一个基于物理分子建模、机器学习和团队协作的全面且易于使用的平台,部署数字化材料发现工作流。

研究服务

借助施罗丁格(Schrödinger)专业的计算科学家团队,在您的材料发现与开发流程的关键阶段提供支持。

支持与培训

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