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龙图腾网获悉北京深势科技有限公司申请的专利一种对溶剂分子的光电特性进行预测的处理方法和装置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：CN120808953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510930797.3，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种对溶剂分子的光电特性进行预测的处理方法和装置是由赵国江;程正;赵子丰;高志锋;柯国霖;张林峰设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对溶剂分子的光电特性进行预测的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种对溶剂分子的光电特性进行预测的处理方法和装置，所述方法包括：构建一个对溶剂分子的多类光电特性进行预测的深度学习模型记为对应的多任务预测模型；构建模型训练数据集记为对应的第一数据集；并基于第一数据集对多任务预测模型进行训练；模型训练结束后，利用多任务预测模型对用户输入的批量优选任务进行溶剂优选处理并将处理结果向当前用户反馈。本发明可以降低分析复杂度、缩短分析时长、提高分析效率，可以提高预测准确度。

本发明授权一种对溶剂分子的光电特性进行预测的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种对溶剂分子的光电特性进行预测的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 构建一个对溶质分子结构、溶剂分子结构以及溶质-溶剂体系先验特性进行特征融合并基于融合特征对溶剂分子的多类光电特性进行预测的深度学习模型记为对应的多任务预测模型；其中，所述多任务预测模型用于根据模型输入的溶质分子结构M1、溶剂分子结构M2和先验特性向量X对溶剂分子的光电特性进行多任务预测并输出对应的溶剂特性预测向量Y；所述溶质分子结构和所述溶剂分子结构都为三维分子结构；所述溶质-溶剂体系先验特性包括溶质分子的芳香环总数、溶质分子的原子间作用能、溶剂分子的偶极矩、溶剂分子的极性指数、溶质分子与溶剂分子的轨道重叠积分；所述多类光电特性包括发射峰、分子寿命、光电转化效率、吸收峰、吸收半峰宽；所述溶质分子结构M1由多个原子特征组成，1≤索引i≤N1，N1为溶质分子的原子总数；所述原子特征包括原子元素类型、原子三维坐标；所述溶剂分子结构M2由多个原子特征组成，1≤索引j≤N2，N2为溶剂分子的原子总数；所述原子特征包括所述原子元素类型、所述原子三维坐标；所述先验特性向量X包括溶质芳香环总数x1，溶质原子间作用能x2、溶剂偶极矩x3、溶剂极性指数x4、溶质-溶剂轨道重叠积分x5；所述溶剂特性预测向量Y包括发射峰y1、分子寿命y2、光电转化效率y3、吸收峰y4、吸收半峰宽y5； 构建模型训练数据集记为对应的第一数据集；并基于所述第一数据集对所述多任务预测模型进行训练； 模型训练结束后，利用所述多任务预测模型对用户输入的批量优选任务进行溶剂优选处理并将处理结果向当前用户反馈；所述批量优选任务包括第一溶质分子序列、第一溶剂分子序列集和五类指标阈值范围；所述第一溶剂分子序列集包括多个第一溶剂分子序列；所述第一溶剂分子序列和各个所述第一溶剂分子序列各为一个SMILES序列；所述五类指标阈值范围包括发射峰阈值范围、分子寿命阈值范围、光电转化效率阈值范围、吸收峰阈值范围、吸收半峰宽阈值范围； 其中，所述利用所述多任务预测模型对用户输入的批量优选任务进行溶剂优选处理并将处理结果向当前用户反馈，具体包括： 从所述批量优选任务中提取出对应的所述第一溶质分子序列、所述第一溶剂分子序列集和所述五类指标阈值范围； 并基于预设的化学信息学工具，根据所述第一溶质分子序列进行三维分子构象创建得到对应的第一溶质构象；并将所述第一溶质构象各原子的元素类型和三维坐标提取出来作为对应的所述原子元素类型和所述原子三维坐标组成一个对应的所述原子特征，并由得到的所有所述原子特征组成一个对应的所述溶质分子结构M1；并基于所述化学信息学工具，对所述第一溶质构象的芳香环总数进行识别并将识别结果作为一个对应的所述溶质芳香环总数x1；并基于预设的量子化学计算工具对所述第一溶质构象对应的原子间作用能进行计算并将计算结果作为一个对应的所述溶质原子间作用能x2； 并基于所述化学信息学工具，根据所述第一溶剂分子序列集的各个所述第一溶剂分子序列进行三维分子构象创建得到对应的第一溶剂构象；并将各个所述第一溶剂构象作为对应的当前溶剂构象；并将所述当前溶剂构象各原子的元素类型和三维坐标提取出来作为对应的所述原子元素类型和所述原子三维坐标组成一个对应的所述原子特征，并由得到的所有所述原子特征组成一个对应的所述溶剂分子结构M2；并基于所述量子化学计算工具，对所述当前溶剂构象对应的分子偶极矩进行计算并将计算结果作为一个对应的所述溶剂偶极矩x3；并基于所述量子化学计算工具，对所述当前溶剂分子结构对应的极性指数进行计算并将计算结果作为一个对应的所述溶剂极性指数x4；并基于所述量子化学计算工具，按GFN2-xTB方法对所述第一溶质构象和所述当前溶剂构象对应的溶质-溶剂轨道重叠积分进行计算并将计算结果作为一个对应的所述溶质-溶剂轨道重叠积分x5； 并由所述第一溶质分子序列和各个所述第一溶剂分子序列对应的一组所述溶质芳香环总数x1，所述溶质原子间作用能x2、所述溶剂偶极矩x3、所述溶剂极性指数x4、所述溶质-溶剂轨道重叠积分x5组成一个对应的所述先验特性向量X；并将各个所述第一溶剂分子序列对应的一组所述溶质分子结构M1、溶剂分子结构M2和先验特性向量X输入所述多任务预测模型进行预测得到一个对应的所述溶剂特性预测向量Y；并将各个满足所述五类指标阈值范围的所述溶剂特性预测向量Y对应的所述第一溶剂分子序列记为对应的优选分子序列； 并由各个所述优选分子序列及其对应的所述溶剂特性预测向量Y组成一个对应的优选记录；并由得到的所有所述优选记录组成对应的溶剂分子优选报告向当前用户反馈。

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