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公开(公告)号：CN113963754A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111073322.5
申请日：2021-09-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的吸附材料筛查方法，包括获取材料描述符、污染物描述符和吸附过程描述符，分别建立原始数据集，并对原始数据预处理；将预处理后的原始数据输入多个机器学习模型进行训练，根据训练结果，确定最优超参数；对机器学习模型性能评估，选定最佳的预测模型；通过特征工程，识别影响吸附性能的关键参数；建立候选材料库，将待测污染物输入最佳预测模型中，定位吸附性能最佳材料；将最佳材料输入候选材料库中，得到最佳材料的合成方法。本发明通过筛选获得的最佳材料可以快速精准的定位到某种材料，返回CCDC数据库获取其相关信息和首次合成的相关文献，用以指导材料合成，进而实现吸附材料的智能设计。
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公开(公告)号：CN113963754B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202111073322.5
申请日：2021-09-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的吸附材料筛查方法，包括获取材料描述符、污染物描述符和吸附过程描述符，分别建立原始数据集，并对原始数据预处理；将预处理后的原始数据输入多个机器学习模型进行训练，根据训练结果，确定最优超参数；对机器学习模型性能评估，选定最佳的预测模型；通过特征工程，识别影响吸附性能的关键参数；建立候选材料库，将待测污染物输入最佳预测模型中，定位吸附性能最佳材料；将最佳材料输入候选材料库中，得到最佳材料的合成方法。本发明通过筛选获得的最佳材料可以快速精准的定位到某种材料，返回CCDC数据库获取其相关信息和首次合成的相关文献，用以指导材料合成，进而实现吸附材料的智能设计。
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公开(公告)号：CN116577254A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211127340.1
申请日：2022-09-16
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的吸附机理分析和吸附条件定位方法，所述方法包括污染物分子指纹计算、材料特征和吸附条件特征获取，经过数据清洗建立训练数据集；进行最优算法比选，优化模型超参数，获得最优机器学习吸附模型；基于污染物分子指纹进行聚类分析，根据分类标签进行数据集拆分，实现基于构效关系的预测思路；根据训练数据中MOFs金属中心的类型划分子数据集分别训练模型，评价各类型MOFs材料在吸附过程中的关键影响因素，分析主导吸附机理；建立吸附条件库，代入模型预测相应去除率，评价不同吸附条件对吸附过程的共同影响，以去除率为标准定位特定MOFs‑污染物组合的最佳吸附条件。
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