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龙图腾网获悉中国科学院山西煤炭化学研究所;北京信息科技大学申请的专利一种基于图神经网络的化学反应网络预测方法及预测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：CN115831266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211614343.8，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于图神经网络的化学反应网络预测方法及预测系统是由温晓东;刘晓彤设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的化学反应网络预测方法及预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的化学反应网络预测方法及预测系统，属于化学反映网络技术领域。该方法包括：S100：获取化学反应网络图像；S200：在化学反应网络图像中选取节点特征以及边特征；S300：将节点特征以及边特征生成特征数据集；S400：构建神经网络模型，并根据特征数据集对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；S500：根据训练好的神经网络模型对节点及化学反应网络图像整体进行预测，输出预测结果。本发明能够更加准确高效地给出安全性及环保性预测结果。

本发明授权一种基于图神经网络的化学反应网络预测方法及预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的化学反应网络预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S100：获取化学反应网络图像； S200：在所述化学反应网络图像中选取节点特征以及边特征； S300：将节点特征以及边特征生成特征数据集； S400：构建神经网络模型，并根据所述特征数据集对所述神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型； S500：根据所述训练好的神经网络模型对节点及化学反应网络图像整体进行预测，输出预测结果； 所述化学反应网络图像为通过热力学数据或动力学数据手动构建的三种或三种以上化学物质之间反应关系的图形图像； 所述S200在所述化学反应网络图像中选取节点特征，包括： S210：获取目标化合物的物理属性数据以及对应的产量时序数据； S211：将物理属性数据以及产量时序数据编码为节点特征，得到数据集中节点特征的部分； 所述S200在所述化学反应网络图像中选取边特征，包括： S220：根据Gibbs自由能判据描述反应进行的热力学可能的概率； S221：确定目标化合物的化学反应网络图像中反应路径所对应的化学反应Gibbs自由能变化数值； S222：依据变化数值得到数据集中边特征的部分； 所述预测结果为目标化合物原料储存及运输过程是否符合安全环保要求，以及是否有更优的反应路径。

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中国科学院山西煤炭化学研究所;北京信息科技大学，其通讯地址为：030001 山西省太原市桃园南路27号；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”。

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