本申请公开了一种锆石
捕收剂的量子化学和机器学习组合高通量筛选方法,包括:建立
浮选药剂的分子数据库R;对分子数据库R中的分子进行离子化,得到离子化分子数据库A;得到分子数据库RA;将锆石矿物金属位点羟基化形成锆石靶点分子数据库T,得到分子数据库RT;获得量子化学参数及log文件;提取分子结构性质参数;训练机器学习模型预测反应吉布斯自由能;筛选
浮选药剂;获得靶向锆石浮选捕收剂。本申请通过数学模型能够快速预测分子数据库RA中的分子与不同离子之间的反应吉布斯自由能,从而快速高效实现药剂筛选,相比于传统药剂筛选方案,筛选效率高,准确率高。
声明:
“锆石捕收剂的量子化学和机器学习组合高通量筛选方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)