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龍圖騰網恭喜南京大學申請的專利一種基于機器學習的吸附材料篩查方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113963754B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111073322.5，技術領域涉及：G16C20/10；該發明授權一種基于機器學習的吸附材料篩查方法及裝置是由任洪強;李家豪;吳兵;胡海冬;王瑾豐設計研發完成，并于2021-09-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的吸附材料篩查方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的吸附材料篩查方法，包括獲取材料描述符、污染物描述符和吸附過程描述符，分別建立原始數據集，并對原始數據預處理；將預處理后的原始數據輸入多個機器學習模型進行訓練，根據訓練結果，確定最優超參數；對機器學習模型性能評估，選定最佳的預測模型；通過特征工程，識別影響吸附性能的關鍵參數；建立候選材料庫，將待測污染物輸入最佳預測模型中，定位吸附性能最佳材料；將最佳材料輸入候選材料庫中，得到最佳材料的合成方法。本發明通過篩選獲得的最佳材料可以快速精準的定位到某種材料，返回CCDC數據庫獲取其相關信息和首次合成的相關文獻，用以指導材料合成，進而實現吸附材料的智能設計。

本發明授權一種基于機器學習的吸附材料篩查方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的吸附材料篩查方法，其特征在于，包括以下步驟：1獲取材料描述符、污染物描述符和吸附過程描述符，分別建立原始數據集，并對原始數據預處理；從吸附材料信息中獲取材料描述符，所述吸附材料信息含有CIF結構文件；若所述吸附材料信息未含有CIF結構文件，則采用Materialstudio對吸附材料信息處理獲得CIF結構文件；所述吸附材料描述符包括質量比表面積描述符、體積比表面積描述符、拓撲結構描述符、金屬中心描述符和有機配體描述符；污染物描述符包括分子摩爾折射率描述符、分子偶極極化性描述符、氫鍵質子受體能力描述符、氫鍵質子供體能力描述符和分子體積描述符；吸附過程描述符為吸附等溫線中的吸附量描述符；2將預處理后的原始數據輸入多個機器學習模型進行訓練，根據訓練結果，確定最優超參數；對機器學習模型性能評估，選定最佳的預測模型；對點采樣和組采樣評估，選定最優的采樣方法，所述組采樣為將原始數據以吸附等溫線為單位進行分組，所述點采樣為不經分組；通過特征工程，識別影響吸附性能的關鍵參數；3建立候選材料庫，所述候選材料庫包括所述材料描述符；將待測污染物輸入最佳預測模型中，定位吸附性能最佳材料；將最佳材料輸入候選材料庫中，得到最佳材料的合成方法。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京大學，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市鼓樓區漢口路22號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。