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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种高熵合金催化剂组分优化方法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：CN120089242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510057681.3，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种高熵合金催化剂组分优化方法是由邓意达;王浩志;杨紫君;殷泽翔;王杨设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高熵合金催化剂组分优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种高熵合金催化剂组分优化方法，优化方法为：从由具有催化活性的元素所组成的集合中选取至少五种元素，获取若干个催化剂组分，利用密度泛函理论计算各催化剂组分的性能数值，构建“组分‑性能”的初始数据集；利用RS‑CM方法耦合区域特征和位点特征，将初始数据集整理成结构化数据集；通过皮尔逊系数进行特征筛选；选择最优模型；利用选出的最优模型对测试集里的数据进行性能预测，选出最优组分。本发明利用机器学习技术结合RS‑CM特征，通过更精确地描述活性位点的局部环境来优化高熵合金催化剂的设计，进而对高熵合金组分的性能进行精准预测和分析，旨在提高析氢反应的催化性能。

本发明授权一种高熵合金催化剂组分优化方法在权利要求书中公布了：1.一种高熵合金催化剂组分优化方法，其特征在于，主要包括如下步骤： S1、从由具有催化活性的元素所组成的集合中选取至少五种元素，获取若干个催化剂组分，利用密度泛函理论计算各催化剂组分的性能数值，构建“组分-性能”的初始数据集；所述催化剂为析氢反应催化剂，具有催化活性指的是具有析氢反应的催化活性； S2、利用RS-CM方法将初始数据集整理成结构化数据集，其中，RS-CM方法为Region-SiteFeatureCouplingMethod方法； S21、确定各个组分的吸附位点，利用若干个物理性质和化学性质作为特征对各个组分的吸附位点进行结构化表示，根据吸附位点与被吸附物之间的距离将吸附位点划分为不同区域； S22、利用若干个特征对不同区域的区域特征和位点特征进行计算； S23、利用RS-CM方法耦合区域特征和位点特征，将初始数据集整理成结构化数据集； S3、通过皮尔逊系数进行特征筛选，选出与步骤S1计算的性能数值关联性强的特征，并去除冗余特征，得到筛选后的数据集，将筛选后的数据集划分为训练集和测试集； S4、选择至少两个合适的机器学习模型，利用训练集进行训练，利用贝叶斯优化寻找至少两个机器学习模型的最优参数，在确定至少两个机器学习模型的最优参数后，使用十倍交叉验证来评估至少两个机器学习模型的稳定性和泛化能力，之后利用均方根误差和R²分数评估比较不同机器学习模型的性能，选出最优模型； S5、利用选出的最优模型对测试集里的数据进行性能预测，选出最优组分。

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