[发明专利]指导薄膜纳米复合纳滤膜设计的多任务深度学习方法在审
| 申请号： | 202310926617.5 | 申请日： | 2023-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN116935993A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 王允乾;李恒;曾斌 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C60/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南昌金轩知识产权代理有限公司 36129 | 代理人： | 文珊 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种指导薄膜纳米复合纳滤膜设计的多任务深度学习方法。包括：将纳米粒子大小，纳米粒子装填量，胺单体浓度和氯单体浓度作为待优化的目标参数并将其与其余参数相互组合得到输入数据，输入数据包括膜制造条件、膜性能、纳米颗粒材料性能和有机溶剂纳滤条件四类影响参数；将输入数据送入预测模型中；获取输入数据对应薄膜纳米复合纳滤膜的渗透率和选择性；判断输出的性能是否满足预期要求；如果满足要求则记录输入数据对应的膜制备条件用于指导薄膜纳米复合纳滤膜的设计；如果不满足要求则回到第一步继续优化目标参数。本发明能够降低训练成本，提高薄膜纳米复合纳滤膜预测精度并对其设计提供指导，促进高性能薄膜纳米复合纳滤膜设计。 | ||
| 搜索关键词： | 指导 薄膜 纳米 复合 滤膜 设计 任务 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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