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龙图腾网获悉广东碳中和研究院(韶关);中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利电池浆料配方优化方法、装置、设备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：CN118036419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202410080255.7，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权电池浆料配方优化方法、装置、设备及存储介质是由赵正源;周邦昱;李冰;杨之乐;张豪;郭媛君;王盛设计研发完成，并于2024-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池浆料配方优化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于电池制备技术领域，公开了一种电池浆料配方优化方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多个电池浆料特征，其中，所述电池浆料特征包括固相浓度、固相颗粒信息、分散介质粘度、酸碱值以及温度压力；通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命，其中，所述配方优化模型为在自注意力神经网络模型的基础上引入多头自注意力机制、循环存储机制、遮蔽机制以及长序列训练机制；确定所述电池寿命中的目标电池寿命；将所述目标电池寿命对应的电池浆料特征确定为目标电池浆料特征，以基于所述目标电池浆料特征实现电池浆料配方的优化。能够提高电池浆料配方的优化效果。

本发明授权电池浆料配方优化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池浆料配方优化方法，其特征在于，所述电池浆料配方优化方法包括： 获取多个电池浆料特征，其中，所述电池浆料特征包括固相浓度、固相颗粒信息、分散介质粘度、酸碱值以及温度压力； 通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命，其中，所述配方优化模型为在自注意力神经网络模型的基础上引入多头自注意力机制、循环存储机制、遮蔽机制以及长序列训练机制； 确定所述电池寿命中的目标电池寿命； 将所述目标电池寿命对应的电池浆料特征确定为目标电池浆料特征，以基于所述目标电池浆料特征实现电池浆料配方的优化； 所述通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命，包括： 将电池浆料特征转化为输入特征，其中，所述输入特征包括当前时刻的观测特征和上一时刻的隐藏状态，所述观测特征为采用电池浆料特征制备电池时观测到电池浆料的真实流变性； 通过所述配方优化模型根据所述观测特征和所述隐藏状态预测不同电池浆料特征下的电池寿命； 所述通过所述配方优化模型根据所述观测特征和所述隐藏状态预测不同电池浆料特征下的电池寿命，包括： 通过所述配方优化模型的多头自注意力机制计算所述观测特征的自注意力表示； 通过所述配方优化模型的循环存储机制更新并存储所述隐藏状态； 通过所述配方优化模型的残差连接整合所述自注意力表示和所述隐藏状态，得到整合特征； 通过所述配方优化模型的编码器根据所述整合特征预测所述电池浆料特征的电池寿命，以得到不同电池浆料特征下的电池寿命。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东碳中和研究院(韶关);中国科学院深圳先进技术研究院，其通讯地址为：512000 广东省韶关市莞韶城一期黄沙坪创新园42栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。