传统的热催化CO₂转化要求高温高压条件，等离子体能实现常温常压下驱动CO₂加氢制甲醇，是节能降碳、实现“双碳”目标的重要举措。本作品设计新型介质阻挡放电(DBD)等离子体液膜反应器，克服高CO₂转化率和高甲醇选择性不可兼得的困难，实现了等离子体反应和分离的高效耦合。本实验中针对等离子体反应控温难和工艺参数优化过程复杂两大问题进行数字化设计：利用红外热成像仪对放电区域温度实时监控，克服传统热电偶存在的测量局部性及容易与高压电极尖端放电等缺点，并通过自动控制模块调节冷凝液温度和流速，维持等离子体放电产热与散热的动态平衡，实现精准控温；通过训练人工神经网络(ANN)模型，定量分析复杂工艺参数与反应性能的关系，并确定其影响权重，实现最优条件的智能预测与工艺优化。本专业实验课程融合数字化技术与人工智能方法，通过智能化实验设计培养学生跨学科创新能力，契合新工科人才培养需求。