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龙图腾网获悉华中科技大学;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种利用机器学习设计兼容石墨负极的非可燃磷酸酯电解液的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：CN119541702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411596227.7，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种利用机器学习设计兼容石墨负极的非可燃磷酸酯电解液的方法是由谢佳;汪书苹;刘猛闯;李昌豪;曾子琪;程宜风;周昕玥设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用机器学习设计兼容石墨负极的非可燃磷酸酯电解液的方法在说明书摘要公布了：本申请属于锂电池安全技术领域，具体公开了一种利用机器学习设计兼容石墨负极的非可燃磷酸酯电解液的方法，其中方法包括：将目标磷酸酯电解液中包含的固定组分输入机器学习模型，获取主溶剂和磷酸酯溶剂的第一摩尔比临界值，以表征兼容石墨负极的磷酸酯分子临界数目；设定约束条件和优化目标，包括：基于第一摩尔比临界值设定第一约束条件，基于电解液的阻燃性设定第二约束条件，基于电解液的离子电导率设定第三约束条件；以最大化石墨负极兼容性为第一优化目标，以最大化阻燃性为第二优化目标，以最大化离子传输能力为第三优化目标；基于设定的约束条件和优化目标构建磷酸酯电解液配比优化模型并进行求解，确定目标磷酸酯电解液的最优配比。

本发明授权一种利用机器学习设计兼容石墨负极的非可燃磷酸酯电解液的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用机器学习设计兼容石墨负极的非可燃磷酸酯电解液的方法，其特征在于，包括： 将目标磷酸酯电解液中包含的固定组分输入机器学习模型，获取所述目标磷酸酯电解液中主溶剂和磷酸酯溶剂的第一摩尔比临界值，所述第一摩尔比临界值用于表征所述目标磷酸酯电解液在兼容石墨负极的情况下允许存在的磷酸酯分子临界数目； 设定约束条件和优化目标，包括：基于所述第一摩尔比临界值设定所述目标磷酸酯电解液兼容石墨负极的第一约束条件，基于所述目标磷酸酯电解液的阻燃性设定第二约束条件，基于所述目标磷酸酯电解液的离子电导率设定第三约束条件；以最大化所述目标磷酸酯电解液的石墨负极兼容性为第一优化目标，以最大化所述目标磷酸酯电解液的阻燃性为第二优化目标，以最大化所述目标磷酸酯电解液的离子传输能力为第三优化目标； 其中，所述磷酸酯电解液是否兼容石墨负极通过石墨负极的性能参数表征，所述性能参数包括石墨首圈充放电效率、石墨负极循环过程中的可逆容量和容量保持率； 所述目标磷酸酯电解液的阻燃性通过低粘度有机碳酸酯溶剂和所述有机不可燃磷酸酯溶剂的第二摩尔比临界值表征，所述目标磷酸酯电解液的离子电导率通过锂盐和所述有机不可燃磷酸酯溶剂的第三摩尔比临界值表征； 所述第一约束条件为：所述目标磷酸酯电解液中有机碳酸酯溶剂和有机不可燃磷酸酯溶剂的摩尔比大于或等于所述第一摩尔比临界值； 所述第二约束条件为：所述目标磷酸酯电解液中低粘度有机碳酸酯溶剂和有机不可燃磷酸酯溶剂的摩尔比小于或等于所述第二摩尔比临界值； 所述第三约束条件为：所述目标磷酸酯电解液中锂盐和有机不可燃磷酸酯溶剂的摩尔比小于或等于所述第三摩尔比临界值； 基于设定的约束条件和优化目标构建磷酸酯电解液配比优化模型； 对所述磷酸酯电解液配方优化模型进行求解，确定所述目标磷酸酯电解液的最优配比。

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