龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提供一种基于机器学习在指定反应条件下输出催化剂稳定结构的方法，该方法首先基于已知结构—能量数据，构建机器学习势MLP，然后基于开源平台ASE的遗传算法并利用MLP对符合热力学关系的催化剂结构进行搜寻，最终根据ΔG≤0的搜寻结果，即获得符合热力学关系的催化剂稳定结构。本发明通过在遗传算法搜寻最稳定结构的同时利用热力学进行修正，根据指定反应条件可以确定一个催化剂稳定的化学比例和结构的构型空间，在两种或者多种反应条件下，可以通过空间组合，得到复杂工况下催化剂的稳定结构。
主权项：1.一种基于机器学习在指定反应条件下输出催化剂稳定结构的方法，其特征在于主要包括以下步骤：SⅠ、基于结构—能量数据，构建机器学习势MLP：Ⅰ-1、基于已知化合物结构，将其所对应的第一性原理计算能量数据作为标签，组建训练集；Ⅰ-2、将训练集输入至开源软件包AML，并基于开源n2p2高维神经网络势和神经网络委员会进行训练，获得机器学习势MLP；其中，需对所述神经网络委员会中的元素种类按照训练集中所包含的已知化合物结构进行设置，及选择所需要的元素成键搭配组合；SⅡ、基于开源平台ASE的遗传算法并利用MLP对符合热力学关系的催化剂结构进行搜寻：II-1、指定原始催化剂的组成元素与反应条件，预测可能引入到该原始催化剂的新元素；Ⅱ-2、基于原始催化剂的组成元素，利用开源平台ASE随机生成多个初始结构作为遗传算法的初始种群；Ⅱ-3、在开源平台ASE中将步骤I所得机器学习势MLP作为计算器，对初始种群进行遗传算法搜寻，并基于每条搜寻结果进行热力学修正数据校正计算得到ΔG；其中，所述热力学修正数据校正计算得到ΔG是基于反应条件所预设的已知热力学参数与热力学关系公式，并利用机器学习势MLP计算结果进行热力学修正数据校正计算得到ΔG；Ⅱ-4、若步骤Ⅱ-3中搜寻结果所对应的ΔG≤0，则在初始种群的初始结构上增加步骤II-1中所预测的新元素，并依据所增加新元素的原子数从小到大的顺序重复执行步骤Ⅱ-3，直至ΔG＞0；Ⅲ、依据步骤Ⅱ所得ΔG≤0的搜寻结果，即获得符合热力学关系的催化剂稳定结构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 基于机器学习在指定反应条件下输出催化剂稳定结构的方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号