在进一步扩展该模型的适用范围时，可以考虑以下几个关键方面：
数据多样性增强：通过增加更多不同类型的化合物数据，包括不同结构、性质和分离条件下的数据，可以使模型更全面地学习化合物之间的关系和分离规律。
特征工程优化：进一步优化特征工程，包括更多的分子描述符、实验参数和柱塞信息，以更好地捕捉化合物之间的相互作用和分离特征。
迁移学习策略：将迁移学习方法应用于不同类型的化合物和分离条件下，通过调整模型的参数和层次结构，使其能够适应新的数据集和任务。
实验验证和反馈：通过与化学实验室合作，验证模型在实际化合物分离中的准确性和可靠性，并根据实验结果对模型进行调整和优化。
开放数据共享：与其他研究机构和实验室合作，共享数据集和模型，促进模型的应用和改进，从而扩大其适用范围和影响力。
通过以上方法的综合应用，可以使该模型更加全面和灵活地适用于不同类型的化合物和分离条件，为化学研究和实验提供更多可能性和价值。