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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于机器学习的吸附材料筛查方法及装置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：CN113963754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202111073322.5，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于机器学习的吸附材料筛查方法及装置是由任洪强;李家豪;吴兵;胡海冬;王瑾丰设计研发完成，并于2021-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的吸附材料筛查方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的吸附材料筛查方法，包括获取材料描述符、污染物描述符和吸附过程描述符，分别建立原始数据集，并对原始数据预处理；将预处理后的原始数据输入多个机器学习模型进行训练，根据训练结果，确定最优超参数；对机器学习模型性能评估，选定最佳的预测模型；通过特征工程，识别影响吸附性能的关键参数；建立候选材料库，将待测污染物输入最佳预测模型中，定位吸附性能最佳材料；将最佳材料输入候选材料库中，得到最佳材料的合成方法。本发明通过筛选获得的最佳材料可以快速精准的定位到某种材料，返回CCDC数据库获取其相关信息和首次合成的相关文献，用以指导材料合成，进而实现吸附材料的智能设计。

本发明授权一种基于机器学习的吸附材料筛查方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的吸附材料筛查方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取材料描述符、污染物描述符和吸附过程描述符，分别建立原始数据集，并对原始数据预处理；从吸附材料信息中获取材料描述符，所述吸附材料信息含有CIF结构文件；若所述吸附材料信息未含有CIF结构文件，则采用Materialstudio对吸附材料信息处理获得CIF结构文件；所述吸附材料描述符包括质量比表面积描述符、体积比表面积描述符、拓扑结构描述符、金属中心描述符和有机配体描述符；污染物描述符包括分子摩尔折射率描述符、分子偶极极化性描述符、氢键质子受体能力描述符、氢键质子供体能力描述符和分子体积描述符；吸附过程描述符为吸附等温线中的吸附量描述符；2将预处理后的原始数据输入多个机器学习模型进行训练，根据训练结果，确定最优超参数；对机器学习模型性能评估，选定最佳的预测模型；对点采样和组采样评估，选定最优的采样方法，所述组采样为将原始数据以吸附等温线为单位进行分组，所述点采样为不经分组；通过特征工程，识别影响吸附性能的关键参数；3建立候选材料库，所述候选材料库包括所述材料描述符；将待测污染物输入最佳预测模型中，定位吸附性能最佳材料；将最佳材料输入候选材料库中，得到最佳材料的合成方法。

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