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申请/专利权人：浙江天堃生态环境科技有限公司;浙江工业大学绍兴研究院;浙江工业大学
摘要：本说明书实施例公开了一种基于机器学习预测材料结构对吸附物吸附性能的方法。该方法包括构建待预测材料的本征结构和待吸附物的吸附物结构，确定最稳定吸附结构下的第一吸附能数据；将至少一个原子替换为其他元素原子，确定最稳定吸附结构下的各第二吸附能数据；基于第一吸附能数据和各第二吸附能数据构建样品数据集，训练机器学习模型；接收预测指令，将吸附性能指标输入至训练好的机器学习模型，得到各可选结构。本说明书实施例能够在建模环境中通过第一性原理计算确定最稳定吸附结构的吸附能数据，并以此构建样品数据集来训练机器学习模型，加速了对待预测材料具有优异吸附性能的结构筛选的过程，减少了筛选花费的时间，提高了筛选效率。
主权项：1.一种基于机器学习预测材料结构对吸附物吸附性能的方法，其特征在于，所述方法包括：在建模环境中构建待预测材料的本征结构和待吸附物的吸附物结构，并基于第一性原理方法计算所述本征结构吸附所述吸附物结构的能量，得到最稳定吸附结构下的第一吸附能数据；分别将所述本征结构的至少一个原子替换为其他元素原子，得到各调整结构，并基于所述第一性原理方法分别计算各所述调整结构吸附所述吸附物结构的能量，得到最稳定吸附结构下的各第二吸附能数据；基于所述第一吸附能数据和各第二吸附能数据构建样品数据集，基于所述样品数据集训练机器学习模型；接收预测指令，确定所述预测指令对应的吸附性能指标，将所述吸附性能指标输入至训练好的所述机器学习模型，得到所述待预测材料对应的吸附能。
全文数据：
权利要求：
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