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龙图腾网获悉中南大学申请的专利铁氧化物与金属微观结合形态的预测方法及其应用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：CN116312841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310030454.2，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权铁氧化物与金属微观结合形态的预测方法及其应用是由林璋;刘俊钦;颜旭;梁彦杰;柯勇;王海鹰;张文超;李音;杜佳盼;彭苏怡设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本铁氧化物与金属微观结合形态的预测方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明提供了一种铁氧化物与金属微观结合形态的预测方法，S1，建立机器学习模型的数据集；S2，基于数据集中缺失数据对应的化学内涵对缺失数据进行填充，得预处理样本数据集；S3，将预处理样本数据集随机划分为训练集、测试集；S4，选取机器学习的算法，在训练集上进行超参数优化，选择最优效果在测试集上进行评价，得铁氧化物与金属微观结合形态预测模型；S5，测试样本数据代入铁氧化物与金属微观结合形态预测模型，得铁氧化物与金属微观结合形态预测结果。解决了现有技术无法提供微观上的配位数、配位键长信息，先进光谱仪器测试操作复杂、成本高以及不具备应用普遍性等问题。

本发明授权铁氧化物与金属微观结合形态的预测方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种铁氧化物与金属微观结合形态的预测方法，其特征在于，包括步骤： S1，建立机器学习模型的数据集；所述数据集包括，从公开的资料文献中获取铁氧化物与金属微观结合形态的描述符标签，将对应的铁氧化物的性质、金属的性质及反应条件作为输入特征； 所述铁氧化物与金属微观结合形态的描述符标签包括，结合类型、配位构型数、配位间距以及配位数；所述铁氧化物的性质包括，铁氧化物种类、铁含量、铁氧比、比表面积、等电点、晶胞参数以及结晶度；所述金属的性质包括，原子序号、相对原子质量、离子半径、离子氧原子数、价态、最外层电子数、电负性以及表面电荷；所述反应条件包括，pH、背景有机质浓度、背景离子强度、温度、时间以及含氧条件； S2，基于所述数据集中缺失数据对应的化学内涵对所述缺失数据进行填充，得预处理样本数据集； S3，将所述预处理样本数据集随机划分为训练集、测试集； S4，选取机器学习的算法，在所述训练集上进行超参数优化，选择最优效果在所述测试集上进行评价，得所述铁氧化物与金属微观结合形态预测模型； S5，测试样本数据代入所述铁氧化物与金属微观结合形态预测模型，得铁氧化物与金属微观结合形态预测结果。

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