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公开(公告)号：CN119585804A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202480002903.5
申请日：2024-03-29
Applicant: 株式会社LG化学
Abstract: 本文公开了这样的方法和系统，所述方法和系统由在LC‑MS/MS测量仪器中生成的碎片离子的质谱获取碎片离子的质谱峰数据，通过使用所获取的数据来获取碎片离子的分子结构和碎片离子图数据，并通过将碎片离子图组装来得出目标物质的候选分子结构。
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公开(公告)号：CN119317967A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202380040895.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 株式会社LG化学
Abstract: 本发明提供了用于根据对应聚合物的化学结构来估计聚合物的玻璃化转变温度的计算机实现的方法。本发明提供了用于图形化地表示聚合物的化学结构的方法，以及用于通过基于限定构成聚合物的重复单元的各个原子与重复的重复单元连接至的连接节点之间的互连关系的信息对聚合物的化学结构进行机器学习来根据聚合物的图形数据计算对应聚合物的玻璃化转变温度的方法和系统，其中，除了聚合物的化学结构之外，还反映了分子量信息。
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公开(公告)号：CN118475984A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202380015847.4
申请日：2023-07-26
Applicant: 株式会社LG化学
Abstract: 根据本发明的实施例和实验示例的热稳定性确定设备和方法被配置成输入构成目标材料的粒子信息以获取分子结构、根据分子结构获取结构信息以及通过使用结构信息来确定目标材料的热稳定性，由此可以在无需单独实验的情况下容易地确定目标材料的热稳定性，并且可以实现新分子的设计和候选材料的高速选择，从而实现高速、高准确度和低成本的预期效果。
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公开(公告)号：CN117795355A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202280017983.2
申请日：2022-06-17
Applicant: 株式会社LG化学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/36 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及预测二次电池的低电压故障的装置，所述装置包括：第一训练数据输入单元，其用于接收二次电池的第一训练数据；第一测量数据输入单元，其用于接收二次电池的第一测量数据；第一数据学习单元，其用于生成第一二次电池的低电压预测模型并从所述第一训练数据中识别主要因子；第一验证单元，其用于验证和优化第一二次电池的低电压预测模型；模型迁移单元，其用于接收第一二次电池的优化的低电压预测模型和加权值k的最优值；第二训练数据输入单元，其用于接收二次电池的第二训练数据；第二测量数据输入单元，其用于接收二次电池的第二测量数据；第二数据学习单元，其用于生成第二二次电池的低电压预测模型；和第二输出单元，其用于输出预测结果，其中，被选为第一学习目标和第一预测目标的二次电池的过程条件与被选为第二学习目标和第二预测目标的二次电池的过程条件彼此不同。
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公开(公告)号：CN107074475B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201580056280.0
申请日：2015-10-15
Applicant: 株式会社LG化学
Abstract: 本发明涉及裁剪产品的生产方法和裁剪产品的生产系统，根据本发明的一个方式，提供一种裁剪产品的生产方法，其中，包括以下步骤：基于坯料的缺陷信息计算沿坯料的宽度方向的缺陷分布密度的步骤，以及以在宽度方向缺陷分布密度相对大的区域分配具有第一尺寸的单位产品、在宽度方向缺陷分布密度相对小的区域分配具有比第一尺寸大的第二尺寸的单位产品的方式确定虚拟裁剪线的步骤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118355263A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202280047838.9
申请日：2022-11-16
Applicant: 株式会社LG化学
Abstract: 公开了一种用于通过机器学习生成浓度预测模型的方法，该浓度预测模型用于预测目标物质的浓度。所述方法包括：训练数据生成步骤，生成优化转换光谱作为训练数据，优化转换光谱是通过根据预定转换条件对已知浓度的物质的基础光谱进行转换而获得；以及浓度预测模型生成步骤，通过机器学习所述优化转换光谱以及与所述优化转换光谱相对应的物质的实际测量浓度，来生成浓度预测模型，所述优化转换光谱是在所述训练数据生成步骤中生成并根据所述预定转换条件转换的，并且该方法可以通过抑制由除待预测分析物之外的化合物引起的光谱变化并且使跟随分析物浓度的光谱变化最大化，来提高物质浓度预测的精度。
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公开(公告)号：CN118339615A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202380014770.9
申请日：2023-10-16
Applicant: 株式会社LG化学
Abstract: 本发明提供了用于根据聚合物的化学结构预测聚合物的特性信息的计算机实现的方法。本发明提供了用于以图形方式表示聚合物的化学结构的方法，并且提供了以下方法和系统：基于规定构成聚合物的重复单元结构的各个原子与重复单元结构附接至的附接节点之间的互连关系的信息，通过对聚合物的化学结构执行机器学习来根据聚合物的图信息产生聚合物的特性信息。
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公开(公告)号：CN107073733B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201580056777.2
申请日：2015-11-05
Applicant: 株式会社LG化学
Abstract: 本发明涉及裁剪产品的生产方法和裁剪产品的生产系统，根据本发明的一个方式，提供一种裁剪产品的生产方法，其中，包括以下步骤：合格品计算步骤，基于坯料上的缺陷信息，分别计算要在各个坯料中裁剪的单位产品的合格品个数和优质化率；以及坯料选定步骤，分别基于对单位产品的生产计划数量和计算出的合格品个数，选定使单位产品的合格品个数为生产计划数量以上的一个以上的坯料。
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公开(公告)号：CN115698737A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202180038792.X
申请日：2021-11-12
Applicant: 株式会社LG化学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/389
Abstract: 本申请涉及一种电池容量测量装置和方法。所述电池容量测量装置包括：学习数据输入单元，其接收在被选作学习目标的单个电池的进行特定时间的充放电过程中测量的电池容量因子学习数据；测量数据输入单元，其接收在被选作预测目标的电池的进行特定时间的充放电过程中选取的电池容量因子测量数据；数据学习单元，其从输入到学习数据输入单元的电池容量因子学习数据导出电池容量分布，并对于从学习数据中导出的电池容量分布的每个电池容量范围进行多个不同的机器学习；以及输出单元，其从输入的电池容量因子测量数据基于多个不同的机器学习的结果计算所述被选作预测目标的电池的容量预测数据，并输出针对从学习数据导出的电池容量分布的每个电池容量范围计算的电池容量预测数据。
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公开(公告)号：CN111065608B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201880058882.3
申请日：2018-09-20
Applicant: 株式会社LG化学
Abstract: 本发明涉及一种玻璃基板的制造方法和制造装置，根据本发明的一个方面，提供一种玻璃基板的制造方法，包括以下步骤：冷却通过以预定速度旋转的多个辊传输的玻璃基板；在传输过程中，根据与玻璃基板的裂纹缺陷相关的多个预测因素和各个辊的旋转速度信息来预测玻璃基板的裂纹缺陷率；和调节各个辊的旋转速度，使得玻璃基板的裂纹缺陷率降低。
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