中国科学院大连化学物理研究所陈忠伟获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院大连化学物理研究所申请的专利一种基于跨尺度协同优化的低温电解液性能预测方法和系统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：CN120783898B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511247822.4，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于跨尺度协同优化的低温电解液性能预测方法和系统是由陈忠伟;廖晨伊;毛治宇;赵磊设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于跨尺度协同优化的低温电解液性能预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能分子动力学模拟技术领域，涉及一种基于跨尺度协同优化的低温电解液性能预测方法和系统，包括：通过分子动力学模拟获得低温电解液结构模型；对低温电解液结构模型中锂离子配位施加高斯偏置势，获得电解液动态数据；获取电解液的分子图向量和非共价作用能向量；将电解液动态数据、分子图向量和非共价作用能向量融合为特征融合向量；根据图神经网络模型，建立低温电解液预测模型，通过特征融合向量对低温电解液预测模型进行训练；将候选电解液配方输入训练好的低温电解液预测模型，生成电解液的关键性能。其实现了低温范围内电解液关键性能的高精度预测与筛选，显著降低低温电解液研发的实验成本与周期。
本发明授权一种基于跨尺度协同优化的低温电解液性能预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨尺度协同优化的低温电解液性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过分子动力学模拟获得低温电解液结构模型； 对所述低温电解液结构模型中锂离子配位施加高斯偏置势，获得电解液动态数据； 获取电解液的分子图向量和非共价作用能向量； 将所述电解液动态数据、分子图向量和非共价作用能向量融合为特征融合向量； 根据图神经网络模型，建立低温电解液预测模型，将所述特征融合向量对所述低温电解液预测模型进行训练； 将候选电解液配方输入训练好的低温电解液预测模型，生成电解液的关键性能。
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