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龍圖騰網獲悉中國科學院物理研究所;北京三星通信技術研究有限公司申請的專利機器學習模型加速快離子導體材料的篩選優化方法和材料獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116364212B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111599893.2，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權機器學習模型加速快離子導體材料的篩選優化方法和材料是由王宇琦;吳思遠;邵偉;孫曉瑞;王強;肖睿娟;李泓設計研發完成，并于2021-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本機器學習模型加速快離子導體材料的篩選優化方法和材料在說明書摘要公布了：本發明涉及一種機器學習模型加速快離子導體材料的篩選優化方法和材料，方法包括：將待篩選材料數據集輸入離子遷移勢壘模型，篩選出鋰離子遷移勢壘小于預設勢壘數值的材料組成第一材料集合；待篩選材料數據集包括含有多個具有兩種陰離子的化合物Li?A?O?S；確定滿足A元素可用性評價要求的第二材料集合，并從中選出鋰離子遷移勢壘最低的材料作為待優化材料；對待優化材料進行摻雜改性，得到不同摻雜量和摻雜位點分布的多個衍生結構；根據每個衍生結構對應的晶體能量和原子受力信息，對各個衍生結構進行結構弛豫，得到收斂后的對應每個摻雜量的一個衍生結構，再通過離子遷移勢壘模型篩選出其中鋰離子遷移勢壘最小的衍生結構作為篩選優化輸出結果。

本發明授權機器學習模型加速快離子導體材料的篩選優化方法和材料在權利要求書中公布了：1.一種機器學習模型加速快離子導體材料的篩選優化方法，其特征在于，所述篩選優化方法包括： 將待篩選材料數據集輸入離子遷移勢壘模型，篩選出鋰離子遷移勢壘小于預設勢壘數值的材料組成第一材料集合；所述待篩選材料數據集包括含有多個具有兩種陰離子的化合物Li-A-O-S，其中A為三價金屬元素； 根據預先確定的A元素可用性評價參數，在所述第一材料集合中確定滿足A元素可用性評價要求的第二材料集合； 在所述第二材料集合中選出鋰離子遷移勢壘最低的材料作為待優化材料； 基于預選的摻雜材料對所述待優化材料進行摻雜改性，得到不同摻雜量和摻雜位點分布的多個衍生結構； 根據每個衍生結構對應的晶體能量和原子受力信息，對不同摻雜量和摻雜位點分布的衍生結構進行結構弛豫，得到收斂后的對應每個摻雜量的一個衍生結構，作為第三材料集合； 將第三材料集合輸入離子遷移勢壘模型，篩選出鋰離子遷移勢壘最小的衍生結構作為篩選優化輸出結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院物理研究所;北京三星通信技術研究有限公司，其通訊地址為：100190 北京市海淀區中關村南三街8號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。