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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种评估熵增对催化材料OER性能影响规律的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：CN116092609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310025082.4，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种评估熵增对催化材料OER性能影响规律的方法是由张玲洁;耿学宇;暴宁钟;蔡伟炜;杨辉设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种评估熵增对催化材料OER性能影响规律的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及催化技术，旨在提供一种评估熵增对催化材料OER性能影响规律的方法。包括：利用已有数据选取与OER性能相关的若干种元素物理化学属性，获取相应数值并构成集合，然后进行聚类分类；根据样本的类别分布计算得到各属性的相应熵值，并将不同聚类数下的熵值合并，作为该样本的特征；按此方式构建新的数据集；利用机器学习算法对该数据集进行进行回归拟合、超参数调优和测试，得到回归模型；最后使用SHAP分析模型，得到模型中各个特征的重要性，以及各特征对模型预测OER过电位的影响。本发明首次提出将元素物理化学属性的信息熵与催化材料OER性能进行关联；研究方法能节约大量资源，提高工作效率；准确性高，误差小。

本发明授权一种评估熵增对催化材料OER性能影响规律的方法在权利要求书中公布了：1.一种评估熵增对催化材料OER性能影响规律的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立元素组成-过电位数据集D； 2分别选取与OER性能相关的若干种元素物理化学属性，构成集合A； 3对于集合A中的每一种物理化学属性，使用Pymatgen程序获取元素周期表中前6周期的除稀有气体之外的其他元素的相应数值，构成集合； 4对每个集合中的数据，使用Scikit-learn的K-Means聚类方法进行分类，聚类数记为k； 5对数据集D中的每一条样本，根据元素组成得到该样本中属性在聚类数设置为k时的类别分布； 通过计算得到属性在聚类数设置为k时的相应熵值，并将不同k值下的合并为集合，以集合作为该样本的特征； 按此方式构建新的数据集，并划分为训练集和测试集； 6对步骤5得到的训练集和测试集进行均值方差归一化处理，使所有数据归到均值为0、方差为1的分布中； 7使用机器学习算法对经步骤6处理的训练集进行回归拟合，得到回归模型M；对模型进行超参数调优，并使用经步骤6处理的测试集进行泛化性能测试； 8在测试集上使用SHAP分析模型M，得到模型中各个特征的重要性，以及各特征对模型M预测OER过电位的影响。

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