申请/专利权人：北京科技大学

申请日：2022-07-28

公开（公告）日：2023-03-10

公开（公告）号：CN115329554B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.10#授权;2022.11.29#实质审查的生效;2022.11.11#公开

摘要：本发明涉及一种乳液软模板法制备空心纳米结构工艺智能优化方法及系统，属于无机材料制备技术领域，能够准确快速预测乳液聚合反应的微纳米产物形貌和均匀度，并解决细粒度、窄分布、不含实心杂质的纳米空心球工艺优化的难题；该方法根据乳液软模板法制备空心纳米结构时的反应物数据、合成参数以及产物形貌进行数据分类，并利用分类后的数据构建空实心预测模型和尺寸均匀度预测模型，用于对产物进行预测；通过SHAP特征分析，得到各反应物和各合成参数对产物空心形貌以及尺寸均匀度的影响程度，用于对乳液软模板法制备空心纳米结构的过程进行优化和调控。

主权项：1.一种乳液软模板法制备空心纳米结构工艺智能优化方法，其特征在于，所述方法根据乳液软模板法制备空心纳米结构时的反应物数据、合成参数以及产物形貌进行数据分类，并利用分类后的数据构建空实心预测模型和尺寸均匀度预测模型，用于对产物进行预测；通过SHAP特征分析，得到各反应物和各合成参数对产物空心形貌以及尺寸均匀度的影响程度，用于对乳液软模板法制备空心纳米结构的过程进行优化和调控；所述方法的具体步骤包括：S1、采集数据，并预处理成对应模型构建所需的数据集；采集乳液软模板法制备空心纳米结构过程中影响产物形貌的反应物数据、合成参数，以及产物形貌数据；所述产物形貌数据包括产物是否为空心颗粒以及尺寸均匀度数据；S2、构建空实心预测模型；将S1得到的数据集分成训练集和测试集，用所述训练集对所述空实心预测模型的原始模型进行训练，再用测试集对训练好的模型进行测试评估，得到满足要求的空实心预测模型；S3、构建尺寸均匀度预测模型；剔除S1得到的数据集中纯实心球的数据实例，然后再分成训练集和测试集；用所述训练集对所述尺寸均匀度预测模型的原始模型进行训练，再用测试集对训练好的模型进行测试评估，得到满足要求的尺寸均匀度预测模型；S4、工艺优化；计算数据集中每个特征的SHAP值，根据SHAP值度量每个特征对空实心预测模型和或尺寸均匀度预测模型的预测结果的贡献度，根据所述贡献度确定最佳工艺窗口。

全文数据：

权利要求：

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