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[发明专利]基于量子力学描述符信息的化合物逆合成方法及装置-CN202311204568.0在审
发明人：祝艺玮;李中伟;柳彦宏;鲍雨;任庆;叶玉杰 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2023-09-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：基于量子力学描述符信息的化合物逆合成方法及装置，属于有机反应逆合成预测技术领域，该方法包括反应中心位置预测模型构建，离去基团选择模型构建和反应物预测；反应中心位置预测模型构建包括对处理后得到的数据集添加量子力学描述符信息，得到带有量子力学描述符特征的分子图；离去基团选择模型构建包括分析训练数据集的产物和反应物的原子映射关系，得到每一条反应的离去基团并构建离去基团字典；反应物预测包括通过所述反应中心位置预测模型得到产物的合成子，再通过所述离去基团选择模型得到离去基团；在合成子上添加离去基团，得到预测反应物反应。本发明有效利用量子力学描述符信息，克服基于模板模型对模板的依赖，准确率高。
基于量子力学描述信息化合物合成方法装置

[发明专利]化学实验多指标优化方法、系统、存储介质和电子设备-CN202311218216.0在审
发明人：鲍雨;李中伟;柳彦宏;林衍森 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2023-09-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：一种化学实验多指标优化方法、系统、存储介质和电子设备，根据指定方面实验因素的实验信息有无历史数据，采取差异化的数据初始化方法；将初始化处理后的由数值型张量组成的历史数据作为贝叶斯优化算法的输入，通过高斯过程回归和偏好对比选择，推荐出一组不重复的实验因素参数组合方案；对上一轮推荐出的所述实验因素参数组合方案分别进行实验，与得到的对应指标值合并添加至历史数据集，将所有的历史数据作为下一轮贝叶斯优化算法的输入，再次推荐出一组实验因素参数组合方案用于实验，以各指标值同时处于预设范围内为停止条件，对贝叶斯优化算法进行若干轮的循环迭代。本发明省却了繁琐且耗资的化学实验验证，能够有效降低生产成本。
化学实验指标优化方法系统存储介质电子设备

[发明专利]基于静电匹配的分子反应路径构建方法及装置-CN202311068482.X在审
发明人：李中伟;胡策;柳彦宏;任庆;戴开洋 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2023-08-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：基于静电匹配的分子反应路径构建方法及装置，分析反应物体系中指定组分的分子静电势，选出反应物体系中参与反应的原子对，利用能量对坐标的梯度，优化反应物体系至能量极小值点；根据选出的原子对的坐标计算出反应方向；利用反应物体系的坐标信息在高维空间中优化反应方向，使反应方向指向更靠近反应路径上过渡态的方向；沿优化后的反应方向更新原子对的坐标并添加高斯偏置势，在添加高斯偏置势的新势能面上优化原子对坐标更新后的反应物体系至能量局部极小值点；记录反应方向搜索过程中所有优化结果的坐标和能量信息，直至高斯偏置势的数目到达上限或得到真实势能面上的稳定点。本发明可以极大地提高构象/构型搜索效率，快速给出反应路径。
基于静电匹配分子反应路径构建方法装置

[发明专利]一种基于蒙特卡洛树搜索的逆合成分析方法及设备-CN202310854663.9有效
发明人：却立勇;李中伟;柳彦宏 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于蒙特卡洛树搜索的逆合成分析方法及设备，方法包括：获取逆反应模板库，逆反应模板库中包含有多个字段；基于逆反应模板库，训练生成多个所需模型；针对单个优先逆反应模板，基于其对应的产物SMILES和反应物SMILES，与待分解产物SMILES得到的相似度，得到逆反应模板SMARTS对应的相似度得分；基于蒙特卡洛树搜索的方式，从根节点开始根据相似度得分进行叶子节点的选择，根据所选的叶子节点进行节点扩展，直至模拟满足停止条件达到终止节点，进行回溯至根节点。通过对蒙特卡洛树搜索算法进行改进，可以有效提高生成出符合用户合成偏好路线的概率，并能够扩大应用领域，使其能够适应更多的化合物逆合成分析领域。
一种基于蒙特卡洛树搜索合成分析方法设备

[发明专利]一种用于乙烯三聚或乙烯四聚反应金属-配体型催化剂性能预测的方法-CN202310597672.4在审
发明人：李中伟;柳彦宏;戴开洋 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明涉及催化剂性能预测技术领域，尤其是一种用于乙烯三聚或乙烯四聚反应金属‑配体型催化剂性能预测的方法，S1：收集若干组金属‑配体型催化剂的分子数据作为样本，分子数据包括但不限于催化剂性能；S2：将步骤S1收集的样本数据利用计算化学方法提取描述符；S3：将步骤S1收集的催化剂性能作为标签，将步骤S2提取的描述符作为特征，使用特征选择方法选出最优特征子集；S4：对步骤S3所选出的最优特征子集进行机器学习训练，训练合格后得到预测模型；S5：将预测模型用于新分子的性能预测，得到性能预测结果，用于解决现有技术中传统研发方式所存在的周期长、成本高、试错次数多的技术问题。
一种用于乙烯三聚反应金属体型催化剂性能预测方法

[发明专利]一种基于聚类算法的色谱数据杂质定性分析方法及应用-CN202310378197.1有效
发明人：李奇文;柳彦宏;刘鹏飞;张浩 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01N30/86 文献下载
摘要：本发明涉及杂质分析方法技术领域，具体涉及一种基于聚类算法的色谱数据杂质定性分析方法及应用，所述的方法包括计算相对保留时间；初步聚类，具有将预设数量色谱数据进行随机样本聚类，并聚类结果形成簇类合集；分类再聚类，针对初步聚类结果进行处理，具有得到所有色谱图计算后最多簇类的簇类集合，也就是该物质的杂质模型。将色谱图和杂质模型比较，来确认色谱图杂质数量、新杂质和单个杂质面积异常。所述方法中包含基于KMeans、欧式距离算法的色谱数据聚类、分类再聚类，色谱图数据和杂质模型比较的实现方法，主要用于控制精细化工生产过程中对发现新杂质、杂质数量和面积的控制，解决人工判别效率低和判别失误的情况，提高工作效率。
一种基于算法色谱数据杂质定性分析方法应用

[发明专利]一种收率优化方法、系统及非暂态计算机可读存储介质-CN202211465631.1有效
发明人：戴开洋;柳彦宏;宋召青;张浩 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种收率优化方法、系统及非暂态计算机可读存储介质，所述的方法包括如下步骤：S1、选定影响化学反应收率的反应参数，将数值型和非数值型的反应参数分别进行编码；S2、将所有反应参数所对应的值进行笛卡儿积组合运算获得所有集合，即为反应参数空间；S3、选取反应参数空间中的数据，进行化学反应实验得到收率数据，利用贝叶斯优化算法进行构建模型，并推荐出下一轮的实验参数组合；S4、根据步骤S3推荐的实验参数组合进行具体实验验证，并与步骤S3中的算法进行多轮交互最终完成整个化学反应的收率优化，进而得到一个满意的收率。所述方法可以有效提高化学反应收率优化的实验效率，给化学实验研发工作带来极大的便利性。
一种收率优化方法系统非暂态计算机可读存储介质

[发明专利]基于图卷积神经网络的反应条件预测方法及系统-CN202310402189.6有效
发明人：李中伟;李奇文;却立勇 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于图卷积神经网络的反应条件预测方法及系统，属于反应条件预测技术领域，要解决的技术问题为如何快速且准确的确定化学反应的反应条件。包括如下步骤：采集多个历史反应条件数据形成初始数据集，并对初始数据集进行数据过滤，得到样本数据集；对于样本数据集中每个反应条件，对反应条件中非数值型字段进行one hot编码；基于反应物和产物的图结构编码构建反应的反应编码；以序列化方式搭建基于图卷积神经网络的反应条件预测模型；基于样本数据集对应的反应编码和反应条件对反应条件预测模型进行模型训练；通过训练后的反应条件预测模型输出预测的反应条件。
基于图卷神经网络反应条件预测方法系统

[发明专利]一种逆合成反应模板适用性过滤方法-CN202310664872.7在审
发明人：戴开洋;李中伟;柳彦宏;却立勇 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明涉及化合物合成技术领域，尤其是一种逆合成反应模板适用性过滤方法，包括以下步骤，S1：逆反应模板的分子指纹向量化表示；S2：逆反应模板适用性模型的搭建及训练，其中S11：确定逆反应模板的原子不变属性；S12：逆反应模板的分子指纹的生成，S21：构造逆反应模板的适用性数据集；S22:搭建及训练逆反应模板的适用性模型，本发明通过构建神经网络输出任意逆反应模板适用于任意待分解中间体的概率，从而在逆合成过程中过滤掉待分解中间体不适用的逆反应模板，不仅大大降低了试算成本，而且具有泛化性有效扩大了适用范围。
一种合成反应模板适用性过滤方法

[发明专利]基于半监督变分自编码器的分子性质预测方法及系统-CN202310384467.X有效
发明人：李中伟;傅燕嵩;却立勇 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于半监督变分自编码器的分子性质预测方法及系统，属于人工智能技术领域，本发明要解决的技术问题为如何利用少量有标签样本数据训练VAE模型，提高分子性质预测精度，技术方案为：生成无标签分子数据集；搭建基于变分自编码器的分子性质预测模型；搭建两个具有相同网络结构的预测器网络模型，预测器网络模型以编码器网络模型输出的无标签分子样本的连续隐藏分子表征向量z_mean作为输入，通过有标签分子样本分别训练两个具有相同网络结构的预测器网络模型，预测时，以两个具有相同网络结构的预测器网络模型输出结果的均值作为最终预测结果；设计变分自编码器损失函数。
基于监督编码器分子性质预测方法系统

[发明专利]一种基于数据挖掘的产品原料配比逆向推导方法-CN202210838947.4有效
发明人：柳彦宏;戴开洋;宋召青;却立勇 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于数据挖掘的产品原料配比逆向推导方法，所述的逆向推导方法包括如下步骤：S1、将原料配比数据整理成初始结构化数据表，将初始原料配比数据先进行清洗，形成有效结构化数据表，采用主成分分析进行降维处理，得到降维结构化数据表；S2、将降维结构化数据表中增加不同产品性能字段，并清洗，得到多个最终产品性能训练数据集；S3、对最终产品性能训练数据集均采用随机森林回归算法构建产品性能预测模型；S4、通过贝叶斯优化算法结合不同产品性能预测模型优化得出预测性能最接近目标产品性能的原料配比，将该原料配比作为目标产品的原料配比。本发明实现橡胶产品原料配比的逆向推导。
一种基于数据挖掘产品原料配比逆向推导方法

[实用新型]一种液体PH值自动取样检测系统及反应器-CN202221624063.0有效
发明人：柳彦宏;傅燕嵩;李闻寒 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01N1/14 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种液体PH值自动取样检测系统及反应器，所述的自动取样检测系统包括自动取样机构、自动检测机构和控制系统，所述的自动取样机构包括取液管、取液泵、取液槽和排空管，所述取液管的一端连通反应器，所述取液管的另一端连通取液泵进口，所述取液泵出口连通所述取液槽，所述取液槽的下端连通所述排空管，所述排空管连通反应器，所述取液槽的下端设有控制阀门；所述的自动检测机构包括PH计检测器，所述控制系统用于控制取液泵和控制阀门，所述控制系统用于接收自动检测机构的数据信息。所述的自动取样检测系统可以实现自动取样，实时检测，无需人工取样，降低劳动成本。
一种液体 ph 自动取样检测系统反应器

[发明专利]一种化学分子性质预测的方法、系统及介质-CN202211498572.8在审
发明人：柳彦宏;戴开洋;宋召青;张浩 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明为一种化学分子性质预测的方法、系统及介质，通过图卷积神经网络学习化学分子的表示，建立分子图与分子性质之间的关系模型预测分子的性质，构建多任务迁移学习框架，通过样本量较多的训练任务，训练通用参数θ,然后基于参数θ来应用到数据量较小的预测任务，该方法包括：数据集的获取以及实验数据预处理；利用图卷积神经网络学习化学分子表示，并得到分子图的图嵌入向量；搭建图卷积神经网络模型结构，利用不同预测任务目标数据集中的样本进行多任务训练得到参数θ；基于参数θ训练小样本数据预测目标，得到最终的参数θ，最后应用图卷积神经网络模型及参数θ对候选分子进行预测，从而帮助研究人员从候选分子中筛选出具有相似性质的分子。
一种化学分子性质预测方法系统介质

[实用新型]一种用于防爆区域的手动阀门互锁系统-CN202221707120.1有效
发明人：傅燕嵩;李义涛 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： F16K35/14 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种用于防爆区域的手动阀门互锁系统，包括第一手动阀门、第二手动阀门、第一换向阀、第二换向阀、第一控制缸、第二控制缸、第一顶针机构和第二顶针机构；第一手动阀门和第二手动阀门的操纵杆上分别固定安装有第一凸轮和第二凸轮，第一凸轮的转动驱动第一换向阀的阀芯运动，第一手动阀门的手柄转动推动第一顶针机构的让位，第二凸轮的转动驱动第二换向阀的阀芯运动，第二手动阀门的手柄转动推动第二顶针机构的让位；第一换向阀控制第二控制缸的启闭，第二换向阀控制第一控制缸的启闭，第一控制缸控制第二顶针机构的定位，第二控制缸控制第一顶针机构的定位。所述互锁系统可以实现阀门之间的自动互锁，避免加料的操作失误。
一种用于防爆区域手动阀门互锁系统

[发明专利]基于循环神经网络的交互式收率优化方法及系统-CN202210704131.2有效
发明人：柳彦宏;戴开洋;张浩 -专利权人： 烟台国工智能科技有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于循环神经网络的交互式收率优化方法及系统，属于化学反应收率优化技术领域，要解决的技术问题为如何在降低实验成本的前提下得到一个相对较高的化学反应收率。包括如下步骤：获取多种实验条件参数；通过混合高斯密度函数模拟当前化学反应，得到反应收率；基于循环神经网络模型构建化学反应模型；初始化历史数据集，并以所述编码后实验条件参数以及对应的化学反应收率为当前实验条件参数和对应的反应收率，训练所述化学反应模型，并输出下一轮的实验条件参数作为目标实验参数，基于所述目标实验条件参数进行化学实验，得到的反应收率作为目标反应收率；以所述目标反应收率达到阈值为条件，对化学反应模型进行多轮训练。
基于循环神经网络交互式收率优化方法系统

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