申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2021-09-27

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN113948161B

主分类号：G16C20/50

分类号：G16C20/50;G16C20/70;G06N3/126

优先权：["20210917 CN 2021110955593"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2022.02.08#实质审查的生效;2022.01.18#公开

摘要：本发明公开筛选冷却结晶溶剂的基于多目标优化的CAMD方法。利用基团贡献法作为结构性质关系，根据结晶溶剂的目标性质建立多目标优化模型，基于NSGA‑II的多目标优化的CAMD方法求解该模型，以获得Pareto最优解集，即一系列候选溶剂。与CAMD方法相比，能够处理不连续、不可微、高度非线性的函数。NSGA‑II算法的快速非支配排序机制、拥挤度比较算子以及精英保留策略，使得NSGA‑II算法在求解多目标优化问题上的优势尤为突出。基于相对于基于单目标优化的CAMD方法，它能够对多个目标同时进行优化。在NSGA‑II算法的基础上，设置了结构修复算子，保证了溶剂分子在结构上的可行性。

主权项：1.筛选冷却结晶溶剂的基于多目标优化的CAMD方法，其特征在于，包括如下步骤：1确定组成结晶过程溶剂分子的基团，设定溶剂分子的大小；2确定溶剂分子的目标性质，以及相应的基于基团贡献法的性质预测方法，建立多目标优化模型；3设定溶剂分子的结构约束处理方法；4确定NSGA-II的编码方式、个体大小、变异算子、交叉算子、选择算子以及计算的终止条件；5利用NSGA-II求解多目标优化模型，获得Pareto最优解集即一系列候选溶剂分子，根据具体的性质要求从候选溶剂分子集合中进行进一步的选择；步骤1中，所述组成结晶过程溶剂分子的基团为CH3、CH2、CH、C、CH3OH、CH2OH、CHOH、COH、CH3COO、CH2COO、CH3CO、CH2CO、CH3CN、CH2CN、CCL3、苯环一取代基、苯环二取代基、COOH、CHO、CH2O、CH3O中的一种以上；步骤1中，所述组成结晶过程溶剂分子的基团的数量范围为1-4；步骤2中，所述确定溶剂分子的目标性质为：潜在回收率、毒性以及溶剂对溶质的溶解性；由UNIFAC模型计算活度系数，预测溶解度，进而计算潜在回收率；用Martin的基团贡献法预测溶剂分子的毒性；选用Fedors法计算溶解度参数，根据溶解度参数理论预测溶剂对溶质的溶解性；步骤2中，建立的多目标优化模型如下所示，Δδ是溶剂的溶解度参数计算值δcal与设计值δdes差的绝对值，设计值由具体的问题而定，结构约束是指组成分子的基团满足八电子规则；PR％为潜在回收率；Tox为溶剂分子的毒性；

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 筛选冷却结晶溶剂的基于多目标优化的CAMD方法

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