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龙图腾网获悉清华大学申请的专利高分子气体分离膜的设计与筛选方法、装置及存储介质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：CN119075681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411230657.7，技术领域涉及：B01D61/00；该发明授权高分子气体分离膜的设计与筛选方法、装置及存储介质是由王笑楠;雷琦设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本高分子气体分离膜的设计与筛选方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及高通量分子动力学模拟技术领域，包括一种高分子气体分离膜的设计与筛选方法、装置及存储介质。通过获取多个高分子单体的单体信息；基于单体信息生成膜搜索空间；基于预先训练的膜性能预测模型对膜搜索空间中的多个候选模拟高分子气体分离膜进行性能预测；基于性能预测结果从膜搜索空间中筛选出符合期望性能的至少一个目标模拟高分子气体分离膜；基于分子动力学模拟工具对每个目标模拟高分子气体分离膜进行蒙特卡洛模拟和分子动力学模拟，得到溶解度系数和扩散系数；基于溶解度系数和扩散系数，确定目标模拟高分子气体分离膜的性能指标；可以形成大量非现有的模拟膜材料进行分析，并提高大量高分子材料筛选的效率。

本发明授权高分子气体分离膜的设计与筛选方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种高分子气体分离膜的设计与筛选方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个高分子单体的单体信息； 基于所述单体信息生成膜搜索空间，所述膜搜索空间包括多个候选模拟高分子气体分离膜； 基于预先训练的膜性能预测模型对所述膜搜索空间中的多个候选模拟高分子气体分离膜进行性能预测，得到每个候选模拟高分子气体分离膜的性能预测结果；所述膜性能预测模型基于机器学习算法训练得到； 基于所述性能预测结果从所述膜搜索空间中筛选出符合期望性能的至少一个目标模拟高分子气体分离膜； 基于分子动力学模拟工具对每个目标模拟高分子气体分离膜进行蒙特卡洛模拟，以确定所述目标模拟高分子气体分离膜对不同气体的溶解度系数；并基于所述分子动力学模拟工具对每个目标模拟高分子气体分离膜进行分子动力学模拟，以确定所述目标模拟高分子气体分离膜对不同气体的扩散系数； 基于所述溶解度系数和所述扩散系数，确定所述目标模拟高分子气体分离膜的性能指标，所述性能指标包括气体的透过性系数和或膜的选择性。

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