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龙图腾网获悉江苏华安石化科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的催化材料高通量计算方法及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：CN121528398B 。

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：202610048673.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于机器学习的催化材料高通量计算方法及系统是由郑直;吴文涛;张红根设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的催化材料高通量计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及仿真计算技术领域，具体为一种基于机器学习的催化材料高通量计算方法及系统。包括利用催化剂标识符和条件参数为索引，利用已知性能指标数值为填充值，建立二维稀疏矩阵；基于非空坐标和催化剂标识符，通过多层感知机网络进行映射，生成混合表征向量；通过神经协同过滤网络和全连接神经网络对混合表征向量进行特征融合，得到样本得分，基于条件参数，截取样本，输出待验证列表；通过仿真计算模型进行计算，获取性能数据，回填至二维稀疏矩阵，更新非空坐标；基于终止条件进行判断，未满足时，对非空坐标进行迭代预测；满足时，输出催化材料列表。本发明将结构化空间索引、双通道深度学习与自适应闭环迭代深度耦合，提升了数据利用率。

本发明授权一种基于机器学习的催化材料高通量计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的催化材料高通量计算方法，其特征在于，包括： 调取历史仿真数据集，利用催化剂标识符和条件参数为索引，得到参数数值，利用已知性能指标数值为填充值，建立二维稀疏矩阵；将已知数据区域标记为非空坐标，未知区域标记为空值域； 基于非空坐标和催化剂标识符，通过查询嵌入表，得到样本特征属性、样本标识符和条件参数编码，并通过多层感知机网络进行映射，生成混合表征向量； 将所述混合表征向量并行传输至神经协同过滤网络处理分支与全连接神经网络处理分支；通过神经协同过滤网络和全连接神经网络对混合表征向量进行线性与非线性特征融合，在所述神经协同过滤网络处理分支中，对所述混合表征向量执行特征维度的逐元素乘积运算，解析特征向量内部的催化剂组分与反应环境的二阶交叉特征，输出交叉交互特征张量；在所述全连接神经网络处理分支中，驱动多层神经元权重矩阵对所述混合表征向量执行连续的矩阵乘法运算与非线性激活函数变换，重构非线性空间结构，输出非线性活化能垒张量；将所述交叉交互特征张量与所述非线性活化能垒张量进行拼接，构建融合特征向量，计算加权和数值作为性能预测值；通过方差评估节点解析特征分布的离散程度作为预测离散度，生成性能预测值和预测离散度；根据性能预测值、预测离散度和混合表征向量，得到样本得分，基于条件参数，截取样本得分高于动态阈值的样本，输出待验证列表； 通过仿真计算模型对待验证列表进行计算，获取性能数据，回填至二维稀疏矩阵，更新非空坐标并调整动态阈值； 基于终止条件进行判断，未满足终止条件时，对非空坐标进行迭代预测；满足终止条件时，输出催化材料列表。

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