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龙图腾网获悉中国石油天然气股份有限公司申请的专利油品分子组成预测网络的生成方法、预测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：CN115705918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202110921274.4，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权油品分子组成预测网络的生成方法、预测方法及装置是由王杭州;宋亚峰;杨诗棋;王弘历;边钢月;李春澎;纪晔;王新平;刘一心;王喆设计研发完成，并于2021-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本油品分子组成预测网络的生成方法、预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了油品分子组成预测网络的生成方法、预测方法及装置，油品分子组成预测网络的生成方法包括：获取原始数据集；基于原始数据集，对预先构建的生成器进行训练，获得生成器的第一网络参数；将随机生成的待测油品的宏观物性数据输入到生成器，获得通过生成器生成的待测油品的分子组成数据；保持生成器的第一网络参数不变，基于原始数据集中已知油品的分子组成数据和生成器生成的待测油品的分子组成数据，对与生成器连接的预先构建的判别器进行训练，获得判别器的第二网络参数；保持判别器的第二网络参数不变，基于原始数据集，对训练后的生成器和判别器进行联合训练，得到油品分子组成预测网络，该预测网络可以预测出油品的全分子组成。

本发明授权油品分子组成预测网络的生成方法、预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种油品分子组成预测网络的生成方法，其特征在于，所述生成方法包括： 获取原始数据集；其中，所述原始数据集包含多组带标签的已知油品的宏观物性数据，所述已知油品的宏观物性数据的标签为所述已知油品的分子组成数据；基于所述原始数据集，对预先构建的生成器10进行训练，获得所述生成器10的第一网络参数； 将随机生成的待测油品的宏观物性数据输入到具有所述第一网络参数的生成器10，获得通过具有所述第一网络参数的生成器10生成的所述待测油品的分子组成数据； 保持所述生成器10的第一网络参数不变，基于所述原始数据集中已知油品的分子组成数据和所述生成器10生成的待测油品的分子组成数据，对与所述生成器10连接的预先构建的判别器20进行训练，获得所述判别器20的第二网络参数； 保持所述判别器20的第二网络参数不变，基于所述原始数据集，对训练后的所述生成器10和所述判别器20进行联合训练，得到油品分子组成预测网络； 从所述原始数据集中选取第三批带标签的已知油品的宏观物性数据； 对于所述第三批带标签的已知油品的宏观物性数据中的任一组，将该组宏观物性数据输入到所述油品分子组成预测网络，获得通过所述油品分子组成预测网络生成的所述已知油品的分子组成数据；其中，生成的所述已知油品的分子组成数据包括所述已知油品的分子种类和每种分子对应的预测含量； 将所述已知油品中的各种分子按预测含量的高低进行排序，并计算所述已知油品中的各种分子对应的预测含量与实际含量的绝对误差或相对误差； 计算所述已知油品中的设定数量的预测含量高的分子对应的实际含量之和； 若所述实际含量之和低于第一阈值时，则将所述设定数量加1，并返回到计算所述实际含量之和的步骤； 若所述实际含量之和不低于第一阈值时，则确定此时的平均误差或平均相对误差；若所述平均误差或平均相对误差不超过第二阈值，则确定所述油品分子组成预测网络合格，否则不合格。

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