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龙图腾网获悉清华大学申请的专利用于二氧化碳还原反应的催化剂的筛选方法及装置、电子设备及介质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：CN119909938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411784473.5，技术领域涉及：B07C5/34；该发明授权用于二氧化碳还原反应的催化剂的筛选方法及装置、电子设备及介质是由王笑楠;陈宏浩设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于二氧化碳还原反应的催化剂的筛选方法及装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种用于二氧化碳还原反应的催化剂的筛选方法及装置、电子设备及介质，方法包括获取筛选任务，确定出各二氧化碳还原反应的反应过程信息和各待选催化剂的几何结构信息；将各二氧化碳还原反应的反应过程信息和各待选催化剂的几何结构信息输入至预测模型中进行计算得到各待选催化剂‑目标中间体组合的吸附能；确定出对应待选催化剂的活性和选择性，并根据各待选催化剂的活性和选择性从多个待选催化剂中筛选出目标催化剂，以目标催化剂作为筛选任务的筛选结果。本公开能够显著加快新型高性能的适用于二氧化碳还原反应的催化剂的筛选速度，为工业应用提供高选择性和高效能的解决方案。

本发明授权用于二氧化碳还原反应的催化剂的筛选方法及装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于二氧化碳还原反应的催化剂的筛选方法，其特征在于，包括： 获取筛选任务，所述筛选任务用于指示多个待选催化剂和目标还原反应，所述目标还原反应包括至少一种二氧化碳还原反应，并确定出各所述二氧化碳还原反应的反应过程信息和各所述待选催化剂的几何结构信息； 将各所述二氧化碳还原反应的反应过程信息和各所述待选催化剂的几何结构信息输入至预测模型中进行计算，得到各待选催化剂-目标中间体组合的吸附能，各所述待选催化剂-目标中间体组合是基于一个待选催化剂和一个目标中间体形成的，所有目标中间体是基于所述目标还原反应确定出的，其中，所述预测模型是基于图神经网络确定出的，所述预测模型包括EquiformerV2模型，且该模型是通过基于训练样本集的预训练与用于使该模型专注于二氧化碳还原反应体系的全参数微调获得的，所述预测模型通过用于自动迭代采样和模型更新的主动学习策略进行训练，所述主动学习策略包括从训练样本集中随机选择子集作为首次迭代训练所用子集、将上一轮预测得到的不确定性最高的多个训练样本作为非首次迭代所用子集、结合高通量密度泛函理论计算出的吸附能进行模型调参； 根据各所述待选催化剂对应的所有待选催化剂-目标中间体组合的吸附能确定出对应待选催化剂的活性和选择性，并根据各所述待选催化剂的活性和选择性从所述多个待选催化剂中筛选出目标催化剂，以所述目标催化剂作为所述筛选任务的筛选结果； 其中，根据各所述待选催化剂对应的所有待选催化剂-目标中间体组合的吸附能确定出对应待选催化剂的活性和选择性，并根据各所述待选催化剂的活性和选择性从所述多个待选催化剂中筛选出目标催化剂，包括：根据各所述待选催化剂对应的所有待选催化剂-目标中间体组合的吸附能确定出对应待选催化剂的遏制电势；根据各所述待选催化剂的遏制电势确定出对应待选催化剂的活性和选择性；按照预设的活性筛选条件和选择性筛选条件，从所述多个待选催化剂中筛选出目标催化剂，所述目标催化剂包括至少一个待选催化剂。

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