广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院唐念获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种基于图注意力神经网络的气体分子绝缘强度预测方法、装置、终端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：CN119626349B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411747166.X，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权一种基于图注意力神经网络的气体分子绝缘强度预测方法、装置、终端设备及存储介质是由唐念;孙东伟;黎晓淀;李丽设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图注意力神经网络的气体分子绝缘强度预测方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图注意力神经网络的气体分子绝缘强度预测方法、装置、终端设备及存储介质，上述方法包括：获取待测气体分子的分子结构信息，并构建分子结构图；将分子结构图分别输入至预设第一绝缘强度预测模型以及预设第二绝缘强度预测模型，得到第一绝缘强度预测值以及第二绝缘强度预测值；计算第一绝缘强度预测值与第二绝缘强度预测值的平均值，得到待测气体分子的绝缘强度预测值。通过实施本发明，可以在未知气体分子的绝缘强度的预测过程中，不需要对其进行大量基于专家知识和专家经验的人工实验以及数据分析，减少了在预测气体分子的绝缘强度这一工作上的人力资源的制约，提高了绝缘强度预测结果的准确性。
本发明授权一种基于图注意力神经网络的气体分子绝缘强度预测方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力神经网络的气体分子绝缘强度预测方法，其特征在于，包括： 获取待测气体分子的分子结构信息；其中，所述分子结构信息包括：原子以及化学键； 根据所述分子结构信息，构建得到分子结构图；其中，所述分子结构图中的节点表示所述原子，边表示所述化学键； 将所述分子结构图分别输入至基于图注意力神经网络构建的预设第一绝缘强度预测模型，以及预设第二绝缘强度预测模型，以使所述预设第一绝缘强度预测模型根据所述分子结构图得到原子特征，并根据所述原子以及所述原子特征得到第一绝缘强度预测值，所述预设第二绝缘强度预测模型根据所述分子结构图得到化学键特征，并根据所述化学键以及所述化学键特征，得到第二绝缘强度预测值；其中，所述原子特征包括：原子类型、价电子数以及杂化类型；所述化学键特征包括：化学键类型、共轭类型以及立体化学编码； 计算所述第一绝缘强度预测值与所述第二绝缘强度预测值的平均值，得到所述待测气体分子的绝缘强度预测值。
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