一种甲烷提纯金属有机框架吸附剂的预测方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种甲烷提纯金属有机框架吸附剂的预测方法、存储介质及机器学习系统，该方法首先针对待研究的MOF系列以及甲烷/乙烷/丙烷的气体分离体系，运用机器学习中的决策树、随机森林、支持向量机和反向传播神经网络算法，结合CoRE‑MOF的孔隙率、最大孔径、体积比表面积、吸附热、密度和亨利系数，以及其对天然气中甲烷、乙烷、丙烷的吸附量、选择性，预测性能较优的MOF，进而评估机器学习算法对MOF性能预测的准确性。本发明采用了机器学习方法进行预测，有效地缩短了找出适合分离甲烷的MOF的时间，采用模拟计算指导吸附剂的合成，能够减少开发新的MOF吸附剂的试错成本，并降低所需要的时间、物质资源。
基本信息
专利标题 ：
一种甲烷提纯金属有机框架吸附剂的预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114582435A
申请号 ：
CN202210202836.4
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
乔智威蔡铖智李丽凤王邦芬朱鑫梁红李树华
申请人 ：
广州大学
申请人地址 ：
广东省广州市大学城外环西路230号
代理机构 ：
广州高炬知识产权代理有限公司
代理人 ：
孙明科
优先权 ：
CN202210202836.4
主分类号 ：
G16C20/30
IPC分类号 ：
G16C20/30 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16C
计算化学;化学信息学; 计算材料科学
G16C20/30
•预测化合物、组合物或混合物的性质
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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