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龙图腾网获悉桂林电子科技大学;广西伊科环境科技有限公司申请的专利一种筛选g-C3N4固载的单原子催化剂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：CN119964666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510085798.2，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种筛选g-C3N4固载的单原子催化剂的方法是由钟山;史航宇;张漓杉设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种筛选g-C3N4固载的单原子催化剂的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及催化剂筛选技术领域，具体涉及一种筛选g‑C3N4固载的单原子催化剂的方法。具体方法包括：将掺杂元素放在g‑C3N4基底的掺杂位点，进行结构优化，以筛选出满足电子局域性的预筛选催化剂；通过密度泛函理论和XGBoost模型，以显著关键特征为输入，以形成能为输出，筛选出初筛催化剂；通过吸附自由能变化对初筛催化剂进行CO2还原反应催化活性评估，以筛选出复筛催化剂；对复筛催化剂进行析氢反应催化活性评估，以筛选出作为合成气生产的催化剂、CO2还原反应催化剂以及作为析氢反应催化剂。本发明的方法解决现有的单原子催化剂筛选方法存在的筛选效率低，耗时长以及预测准确性不高导致影响筛选结果可靠性的问题。

本发明授权一种筛选g-C3N4固载的单原子催化剂的方法在权利要求书中公布了：1.一种筛选g-C3N4固载的单原子催化剂的方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据g-C3N4基底的二维结构，获取g-C3N4基底的掺杂位点；将掺杂元素放在g-C基底的掺杂位点，进行结构优化，以筛选出满足电子局域性的催化剂，得到预筛选结果； 计算预筛选结果中的部分催化剂的形成能，采集与形成能相关的关键特征数据，以建立形成能-关键特征数据集，并构建第一预测模型，使第一预测模型能够学习关键特征与形成能之间的非线性关系；对第一预测模型进行特征重要性分析，生成特征重要性饼图；对特征重要性饼图进行显著性分析，以确定显著关键特征；利用显著关键特征筛选出形成能为负的催化剂，得到初筛结果； 计算所有初筛结果中催化剂的吸附自由能变化量，采集与吸附自由能变化量相关的核心特征数据，以建立吸附自由能变化量-核心特征数据集，并构建第二预测模型，使第二预测模型能够学习关键特征与吸附自由能变化量之间的非线性关系；根据第二预测模型训练的结果计算SHAP值，根据SHAP值对核心特征进行特征边际贡献分析，以确定显著核心特征； 基于第二预测模型，利用显著核心特征预测得到初筛催化剂的吸附自由能变化量与极限电位，用于对初筛催化剂进行CO还原反应催化活性评估，并筛选出吸附自由能变化的绝对值≤0.8eV且极限电位≤0.8V的催化剂，得到复筛结果； 对复筛结果中的催化剂进行析氢反应催化活性评估，以筛选出适用于合成气生产、CO还原反应或析氢反应的催化剂。

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