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龙图腾网获悉浙江海洋大学申请的专利基于机器学习的反应速率预测方法、装置及相关设备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：CN120032772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510505695.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于机器学习的反应速率预测方法、装置及相关设备是由孔佳豪;温程远;徐嘉玲设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的反应速率预测方法、装置及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的反应速率预测方法、装置及相关设备，该方法包括：通过获取多官能团分子模型的反应基础条件；基于反应基础条件对多官能团分子模型进行聚合反应模拟，得到第一模拟分子量分布数据；基于第一模拟分子量分布数据对预设的神经网络进行训练，得到聚合反应速率预测模型；获取待预测的分子量分布数据；基于聚合反应速率预测模型对待预测的分子量分布数据进行反应速率预测，得到反应速率预测数据。本申请通过对多官能团分子模型进行反应速率可调节的聚合反应模拟得到第一模拟分子量分布数据并对预设的神经网络进行训练，有利于聚合反应速率预测模型提供聚合反应过程中不同类型反应官能团的反应速率系数比的预测值。

本发明授权基于机器学习的反应速率预测方法、装置及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的反应速率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多官能团分子模型的反应基础条件； 基于所述反应基础条件对所述多官能团分子模型进行聚合反应模拟，得到第一模拟分子量分布数据； 基于所述第一模拟分子量分布数据对预设的神经网络进行训练，得到聚合反应速率预测模型； 获取待预测的分子量分布数据； 基于所述聚合反应速率预测模型对所述待预测的分子量分布数据进行反应速率预测，得到反应速率预测数据； 所述基于所述反应基础条件对所述多官能团分子模型进行聚合反应模拟，得到第一模拟分子量分布数据，包括： 使用预设的反应速率计算公式计算所述多官能团分子模型中各官能团在不同情况下的反应速率； 采用蒙特卡洛算法，基于所述反应基础条件对所述多官能团分子模型中各官能团在不同情况下的反应速率进行聚合反应模拟，得到所述第一模拟分子量分布数据； 所述多官能团分子模型包括A官能团和B官能团，反应速率计算公式表示为： 其中，R表示反应速率，表示A官能团第i种情况的反应速率系数，表示A官能团第i种情况的浓度，是B官能团第j种情况的反应速率系数，是B官能团第j种情况的浓度，N表示A官能团的不同情况的数量，M表示B官能团的不同情况的数量； 在聚合反应模拟过程中，当第i种情况和第j种情况发生改变，A官能团第i种情况的反应速率系数和B官能团第j种情况的反应速率系数也发生变化，则根据所述反应率常数计算公式重新计算A官能团和B官能团的反应速率。

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