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摘要：本发明涉及一种基于神经网络确定目标金属的电解控制数据的方法、用于电解提取目标金属的方法、以及用于电解提锂的方法。该方法包括：构建深度势能模型以拟合目标金属熔融盐或电解液的结构单元的原子间相互作用势；基于确定的目标损失函数训练所构建的深度势能模型；获取目标金属熔融盐或电解液的结构单元的特征数据，以经由深度势能模型确定离子的电化学性质数据；以及基于候选电解控制数据、以及电化学性质数据，经由电解参数预测模型，预测与候选目标金属电解效果表征数据，以用于确定目标电解控制数据。由此，本发明使得即便对于含多种电解质的复杂体系或者电解质的成分发生变化的情况，也能够高效的、准确并自适应地进行电解控制。
主权项：1.一种基于神经网络确定目标金属的电解控制数据的方法，其特征在于，所述方法包括：构建深度势能模型，所述深度势能模型用于拟合目标金属熔融盐或电解液的结构单元的原子间相互作用势，其中，所述深度势能模型包括嵌入网络和拟合网络，构建深度势能模型包括：基于关于目标金属熔融盐或电解液的结构单元中原子的笛卡尔坐标、化学种类和原子的自由度，确定描述符；基于所确定的描述符，确定原子所建立的势能；基于原子所建立的势能和原子数量，确定目标金属熔融盐或电解液的结构单元的系统的势能；确定目标损失函数，以便基于目标损失函数训练所构建的深度势能模型直至收敛，进而得到经训练的深度势能模型，其中，确定目标损失函数包括：针对多个不同拟合性质的损失函数进行加权计算，以获得用于训练深度势能模型的目标损失函数；获取待电解的目标金属熔融盐或电解液的结构单元的特征数据，以便经由经训练的深度势能模型，确定待电解的目标金属熔融盐或电解液的离子的电化学性质数据；以及基于候选电解控制数据、以及所确定的电化学性质数据，经由经训练的电解参数预测模型，预测与候选电解控制数据相关联的目标金属电解效果表征数据，以用于确定关于待电解的目标金属熔融盐或电解液的目标电解控制数据，所述深度势能模型和电解参数预测模型是基于神经网络模型而构建的。
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