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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种锆石捕收剂的量子化学和机器学习组合高通量筛选方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115019900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210596036.5，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种锆石捕收剂的量子化学和机器学习组合高通量筛选方法是由高志勇;何建勇;吴云霞;王秋浩;孙伟;张晨阳;葛玉波设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锆石捕收剂的量子化学和机器学习组合高通量筛选方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种锆石捕收剂的量子化学和机器学习组合高通量筛选方法，包括：建立浮选药剂的分子数据库R；对分子数据库R中的分子进行离子化，得到离子化分子数据库A；得到分子数据库RA；将锆石矿物金属位点羟基化形成锆石靶点分子数据库T，得到分子数据库RT；获得量子化学参数及log文件；提取分子结构性质参数；训练机器学习模型预测反应吉布斯自由能；筛选浮选药剂；获得靶向锆石浮选捕收剂。本申请通过数学模型能够快速预测分子数据库RA中的分子与不同离子之间的反应吉布斯自由能，从而快速高效实现药剂筛选，相比于传统药剂筛选方案，筛选效率高，准确率高。

本发明授权一种锆石捕收剂的量子化学和机器学习组合高通量筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种锆石捕收剂的量子化学和机器学习组合高通量筛选方法，其特征在于，包括：S1建立浮选药剂的分子数据库R，所述分子数据库R中的分子为典型药剂官能团与烷基基团组合而成的烷基-官能团分子集；S2对所述分子数据库R中的分子进行离子化，得到离子化分子数据库A；S3以所述分子数据库R和离子化分子数据库A为初始结构，针对所述初始结构中的分子分别制作对应的Gaussian或ORCA输入文件，得到分子数据库RA；S4将锆石矿物金属位点羟基化形成锆石靶点分子数据库T，所述锆石靶点分子数据库T包括Zr4+，ZrOH3+，ZrOH22+和ZrOH3+；S5将所述分子数据库R中的分子与所述锆石靶点分子数据库T中的分子对接得到烷基-官能团-金属离子羟基化物，得到分子数据库RT；S6在不低于B3LYPDEF2TZVP，考虑经验色散及SMD溶剂化模型的计算水平下对所述分子数据库RA、分子数据库T和分子数据库RT中的分子进行优化并分析，获得量子化学参数及log文件；S7利用NBO软件读取所述log文件中的能量信息和波函数信息，得到输出文件，通过分析所述输出文件，提取分子结构性质参数；S8根据所述分子结构性质参数，训练机器学习模型预测所述分子数据库RA中的分子与所述锆石靶点分子数据库T中的分子结合的反应吉布斯自由能，以及所述分子数据库RA中的分子与其他金属离子结合的反应吉布斯自由能，所述其他金属离子包括Fe3+、FeOH2+、和FeOH2+；S9根据反应吉布斯自由能筛选浮选药剂，得到靶向药剂官能团；S10将所述靶向药剂官能团与烃链组装，所述烃链为碳链长度为八的烃链，获得靶向锆石浮选捕收剂。

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