Simplement le plus grand répertoire de prompts d'IA spécialisé en conception de produits et innovation
Bienvenue dans le plus grand répertoire mondial d'instructions d'IA dédié à la conception avancée de produits, à l'ingénierie, à la science, à l'innovation, à la qualité et à la fabrication. Si les outils d'IA en ligne transforment rapidement le paysage de l'ingénierie en augmentant les capacités humaines, leur véritable puissance est révélée par des instructions précises et élaborées par des experts. Ce répertoire complet vous fournit une collection de telles instructions, vous permettant de commander des systèmes d'IA capables de traiter de vastes quantités de données, d'identifier des modèles complexes et de générer des solutions inédites bien plus efficacement que les méthodes traditionnelles.
Découvrez et affinez les invites exactes nécessaires pour exploiter les agents d'IA en ligne afin d'optimiser vos conceptions pour des performances et une fabricabilité maximales, d'accélérer les simulations complexes, de prédire avec précision les propriétés des matériaux et d'automatiser une gamme variée de tâches analytiques critiques.
Les filtres de recherche avancés permettent un accès rapide à ce vaste répertoire et couvrent tout le spectre de l'ingénierie moderne.
Compte tenu des ressources et du temps disponibles sur le serveur, les invites elles-mêmes sont réservées aux membres enregistrés et ne sont pas visibles ci-dessous si vous n'êtes pas connecté. Vous pouvez vous inscrire, 100% gratuit :
- Génération d'hypothèses
Invitation à l'IA à Hypothesize Causes of Catalyst Deactivation
- Recyclage des produits chimiques, Analyse des défaillances, Science des matériaux, Amélioration des processus, Contrôle de qualité, Gestion de la qualité, Analyse des causes profondes, Pratiques de durabilité
This prompt generates plausible hypotheses explaining catalyst deactivation based on a list of observed symptoms such as activity loss, selectivity change, and physical catalyst changes. The AI provides a ranked list of hypotheses with brief mechanistic explanations.
Sortie :
- Markdown
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Fields: {list_of_symptoms}
- Best for: Generate mechanistic explanations for catalyst failures
- Génération de code et débogage
Invitation à l'IA à Generate C++ Code for Heat Exchanger Design
- Conception pour la fabrication (DfM), Énergie, Génie de l'environnement, Mécanique des fluides, Traitement thermique, Génie mécanique, Optimisation des processus, Pratiques de durabilité, Thermodynamique
This prompt generates a C++ program to calculate heat exchanger parameters such as heat transfer rate, log mean temperature difference, and required surface area based on user inputs of fluid temperatures, flow rates, and heat capacities. The code is fully commented and ready for compilation.
Sortie :
- C
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Fields: {inlet_temp_hot} {outlet_temp_hot} {inlet_temp_cold} {flow_rate_hot}
- Best for: Automate heat exchanger design calculations
- Génération de code et débogage
Invitation à l'IA à Generate Python Code for Reaction Rate Calculation
- Recyclage des produits chimiques, Chimie, Génie de l'environnement, Impact environnemental, Optimisation des processus, Développement de produits, Gestion de la qualité, Pratiques de durabilité, Thermodynamique
This prompt creates a Python script to calculate reaction rates based on Arrhenius kinetics, given user inputs of activation energy, pre-exponential factor, temperature, and concentration. The code includes comments and example usage, facilitating integration into chemical engineering workflows.
Sortie :
- Python
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Fields: {activation_energy} {pre_exponential_factor} {temperature} {concentration}
- Best for: Generate reusable code for kinetic calculations
- Génération ou augmentation des données
Invitation à l'IA à Create Catalyst Property Variations
- Conception pour la fabrication additive (DfAM), Machine Learning, Algorithmes de maintenance prédictive, Amélioration des processus, Gestion de la qualité, Statistical Analysis, Pratiques de durabilité, Conception de produits durables
This prompt generates plausible variations of catalyst property data given an initial dataset in CSV format. It outputs an augmented CSV with new catalyst entries created by applying small random perturbations to surface area, pore volume, and metal loading, useful for training robust machine learning models.
Sortie :
- CSV
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Fields: {catalyst_properties_csv}
- Best for: Expand catalyst datasets to improve model robustness
- Extraction d'informations
Invitation à l'IA à Retrieve Safety and Hazard Statements
- Recyclage des produits chimiques, Impact environnemental, Évaluation de l'impact environnemental, Étude des dangers et de l'exploitabilité (HAZOP), Amélioration des processus, Analyse des risques, Gestion des risques, Safety
This prompt scans a provided chemical process description or material safety document to extract all safety and hazard statements, including precautionary measures and hazard codes. The output is a bullet-point list in plain text for easy review and compliance checks.
Sortie :
- Texte
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Fields: {process_description}
- Best for: Rapidly gather safety and hazard info from process descriptions
- Extraction d'informations
Invitation à l'IA à Identify Catalyst Types and Properties
- Recyclage des produits chimiques, Impact environnemental, Technologies de l'environnement, Matériels, Optimisation des processus, Développement de produits, Gestion de la qualité, Pratiques de durabilité
This prompt identifies all catalyst types mentioned in a given technical document excerpt and extracts their key properties such as surface area, pore volume, and active metal loading. The AI outputs a neatly formatted markdown table listing each catalyst and its properties to facilitate catalyst comparison and selection.
Sortie :
- Markdown
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Fields: {technical_text}
- Best for: Quickly compare catalysts and their characteristics from technical documents
- Extraction d'informations
Invitation à l'IA à Extract Experimental Parameters from Text
- Recyclage des produits chimiques, Chimie, Impact environnemental, Technologies de l'environnement, Amélioration des processus, Gestion de la qualité, Recherche et développement, Pratiques de durabilité
This prompt extracts key experimental parameters such as temperature, pressure, catalyst type, and reaction time from a provided unstructured text excerpt of a chemical engineering report or paper. It outputs a structured JSON summarizing each parameter with its value and units, helping engineers quickly gather critical data without manual reading.
Sortie :
- JSON
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Fields: {unstructured_text}
- Best for: Extracting precise experimental values from unstructured text for quick parameter overview
- Dépannage et diagnostic
Invitation à l'IA à Troubleshoot Packed Column Flooding
- Recyclage des produits chimiques, Mécanique des fluides, Amélioration des processus, Optimisation des processus, Assurance qualité, Contrôle de qualité, Gestion des risques, Pratiques de durabilité
A packed distillation or absorption column is experiencing flooding. Given column internals packing type fluid properties (gas/liquid loads) operating conditions and observed symptoms (e.g. high pressure drop entrainment poor separation) this prompt asks the AI to suggest causes and diagnostic checks.
Sortie :
- Markdown
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Fields: {column_service_and_type} {packing_details} {fluid_properties_and_loads_summary} {flooding_symptoms_csv}
- Best for: Guiding chemical engineers in diagnosing flooding in packed columns by systematically linking observed symptoms (high dP entrainment poor separation) to potential hydraulic issues maldistribution packing problems or foaming based on operational data and system design.
- Génération ou augmentation des données
Invitation à l'IA à Simulate Reactor SteadyState Yields
- Recyclage des produits chimiques, Chimie, Conception pour la fabrication additive (DfAM), Conception pour la fabrication (DfM), Amélioration des processus, Optimisation des processus, Simulation, Pratiques de durabilité, Conception de produits durables
This prompt generates a conceptual table of expected product yields from a specified chemical reactor type under varying steady-state operating conditions (e.g. temperature pressure catalyst concentration). It relies on general chemical engineering principles and user-provided qualitative impact of conditions. This is for conceptual design or educational exploration not rigorous simulation.
Sortie :
- Markdown
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Fields: {reactor_type} {reaction_stoichiometry_and_kinetics_qualitative} {conditions_to_vary_json} {base_yield_percent}
- Best for: Facilitating conceptual exploration of process variable impacts on reactor yield providing a basis for preliminary design discussions experimental planning or educational examples without needing complex simulation software.
- Extraction d'informations
Invitation à l'IA à Extract Catalyst Performance Data URL
- Recyclage des produits chimiques, Chimie, Génie de l'environnement, Impact environnemental, Science des matériaux, Optimisation des processus, Recherche et développement, Pratiques de durabilité
This prompt tasks the AI with scraping a given URL of a research article or patent that discusses catalysis. It should identify and extract specific data related to catalyst performance such as conversion selectivity turnover number (TON) turnover frequency (TOF) and reaction conditions under which these were achieved for a named catalyst or reaction system. The output is a JSON object.
Sortie :
- JSON
- nécessite l'utilisation d'Internet en direct
- Fields: {document_URL} {catalyst_name_or_system} {performance_metrics_list}
- Best for: Efficiently gathering catalyst performance data (conversion selectivity TOF/TON) and associated reaction conditions from online scientific publications or patents aiding in catalyst research and comparative studies.
Personne n'a discuté de la partialité potentielle de la sélection de l'IA pour ces annuaires ? L'IA n'est pas à l'abri des préjugés.