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龙图腾网获悉中海油常州涂料化工研究院有限公司;中海油能源发展股份有限公司;中海油常州环保涂料有限公司申请的专利一种水性聚氨酯疏水性的预测方法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：CN115295090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210917439.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种水性聚氨酯疏水性的预测方法是由王亚鑫;饶兴兴;汪辉辉;史立平;雒新亮;谭伟民;郁飞;刘仲阳;何毅设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水性聚氨酯疏水性的预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种水性聚氨酯疏水性的预测方法，包括以下步骤：步骤1、确定预测水性聚氨酯疏水性的训练模型；步骤2、利用训练模型预测未知水接触角的水性聚氨酯的疏水性；其中，本发明通过将多种已知水接触角大小的水性聚氨酯树脂的实验数据及物理参数数据导入Matcloud+材料智能大数据云平台的人工智能模块中，进而优化计算模拟预测系统的性能标准，建立一种误差小、准确性高的水性聚氨酯疏水性预测的人工智能模型，能够同时预测多种水性聚氨酯的疏水性，并且也能在更大的实验范围内快速预测水性聚氨酯结构的疏水性，实现“材料按需设计”，最终降低实验成本，缩短研发周期。

本发明授权一种水性聚氨酯疏水性的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种水性聚氨酯疏水性的预测方法，包括以下步骤： 步骤1、确定预测水性聚氨酯疏水性的训练模型； 1.1、将30～1500种已知水接触角数值的水性聚氨酯树脂的配方数据导入Matcloud+材料智能大数据云平台的人工智能模块； 1.2、在Matcloud+材料智能大数据云平台的人工智能模块中，标签列选择除水接触角列外的其他数据列，特征列选择水接触角数据列； 1.3、在Matcloud+材料智能大数据云平台的人工智能模块中，测试数据占比输入为0.05~0.5； 1.4、在Matcloud+材料智能大数据云平台的人工智能模块中，调用随机森林算法进行计算，并分别得到不同人工智能算法模型的平均绝对差值mae、均方误差mse、均方根误差rmse以及绝对系数r2； 1.5、选取步骤1.4中随机森林算法模型作为预测未知水接触角的水性聚氨酯的训练模型； 步骤2、利用训练模型预测未知水接触角的水性聚氨酯的疏水性； 2.1、将1～750种未知水接触角的水性聚氨酯的原材料数据、制备工艺数据以及原材料的物理参数数据导入Matcloud+材料智能大数据云平台的人工智能模块； 2.2、选用步骤1.5中的训练模型对未知水接触角的水性聚氨酯进行水接触角的计算； 其中，步骤1.1中所述水性聚氨酯树脂的配方数据包括原材料数据、制备工艺数据、水接触角数据以及原材料的物理参数数据； 所述原材料数据包括原材料的种类和加量； 所述制备工艺数据包括合成反应的加料方式、合成的反应时间、合成反应的温度、合成反应的搅拌速度、乳化时间、乳化温度及乳化搅拌速度； 所述原材料的物理参数数据包括羟基化合物的分子轨道数据、异氰酸酯化合物的分子轨道数据及胺类扩链剂的分子轨道数据中的一种或几种。

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