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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂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：CN114613445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210234812.7，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂的方法是由孙少瑞;行妙娟;王亚鑫;王慧敏;方照临;孟孔设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂的方法在说明书摘要公布了：一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂的方法属于二氧化碳电化学还原领域，通过应用密度泛函理论计算和机器学习，克服了效率低和选择性差的难题。本方法通过优化不同种类CuM合金的表面结构，应用密度泛函理论计算CO2还原反应的关键中间体CO、HCOO、COOH、H在各个表面的吸附能。为了降低特征的空间维度，选择5个材料的特征参数，包括功函数W、原子序数AN、晶面间距d、电负性EN和局部电负性χi，通过机器学习训练，得到预测性能良好的梯度提升回归GBR模型，训练结果与包含13个特征的模型的预测性能接近。本方法不仅快速预测二氧化碳电还原铜合金催化剂，而且为设计其他催化剂提供了思路。

本发明授权一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂的方法在权利要求书中公布了：1.一种预测二氧化碳电还原铜合金催化剂的方法，其特征在于，包括：步骤1.应用密度泛函理论方法将得到的不同种类的CuM合金的晶胞进行结构优化，再用优化好的晶胞构建不同晶面指数的表面结构；步骤2.在二氧化碳电化学还原反应中，COOH、CO和HCOO是关键中间体，同时考虑析氢反应为二氧化碳电化学还原反应的竞争反应，H为析氢反应的关键中间体，设置这4种吸附中间体，计算它们在不同表面上的不同位点的吸附能；步骤3.以吸附能为目标值，选取5个化学性质和物理性质作为特征，即功函数W、原子序数AN、晶面间距d、电负性EN和局部电负性χi，用皮尔逊相关系数P评价特征的相关性，分别构建CO吸附能数据集、H吸附能数据集、COOH吸附能数据集、HCOO吸附能数据集；步骤4.对数据集进行初筛，划分训练集和测试集；步骤5.应用机器学习模型，进行训练，以评价指标评价不同模型的预测性能；步骤6.选取预测性能最佳的模型，用其预测潜在新材料；步骤7.根据每种中间体吸附能的范围，筛选出产CO或HCOOH的Cu合金催化剂；步骤7中，CO2还原产物为CO时涉及的反应中间体有COOH、CO，还原产物为HCOOH时涉及的反应中间体有HCOO，析氢反应的相关中间体为H；产物为CO时，CO的吸附能需满足的范围为ECO0.5eV，且H吸附能范围为EH＝0.2±0.1eV；CO2还原产物为HCOOH时，需满足的HCOO的吸附能范围为EHCOO＝3.2±0.1eV且H吸附能范围为EH＝0.2±0.1eV；根据产CO和产HCOOH的相关中间体的范围，筛选产CO或产HCOOH的催化剂。

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