(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110260572.3 (22)申请日 2021.03.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 112861268 A (43)申请公布日 2021.05.28 (73)专利权人 上海交通大 学 地址 200240 上海市闵行区东川路80 0号 (72)发明人 李金金　汪志龙　韩彦强　蔡俊飞　 武思诚　 (74)专利代理 机构 上海光华专利事务所(普通 合伙) 31219 专利代理师 徐秋平 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/27(2020.01)G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 US 20183 06868 A1,2018.10.25 US 201939 2320 A1,2019.12.26 CN 10949 2287 A,2019.0 3.19 US 2020074297 A1,2020.0 3.05 WO 2020076181 A1,2020.04.16 US 2021098084 A1,2021.04.01 US 2021398018 A1,2021.12.23 刘芬芬. 《基于机器学习的固态电解质构效 模型研究》 . 《中国优秀博硕士学位 论文全文数据 库(硕士)工程科技 Ⅱ辑》 .2020, 审查员 赵盼 (54)发明名称 一种固态电解质电子电导率获取方法、 介质 及电子设备 (57)摘要 本发明提供一种固态电解质电子电导率获 取方法， 包括： 获取固态电解质的材料信息； 根据 所述固态电解质的材料信息进行特征工程， 以获 取所述固态电解质对应的特征向量； 利用一电子 电导率分类模型对所述固态电解质 对应的特征 向量进行处理， 以获取所述固态电解质的带隙类 别； 若电子电导率回归模型能够获取所述固态电 解质的带隙， 利用所述电子电导率回归模型对所 述固态电解质对应的特征向量进行处理， 以获取 所述固态电解质的带隙； 根据所述固态电解质的 带隙， 获取所述固态电解质的电子电导率。 所述 固态电解质电子电导率获取方法能够对所述固 态电解质的电子电导 率进行快速、 准确的预测。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 112861268 B 2022.05.10 CN 112861268 B 1.一种固态电解质电子电导率获取方法， 其特征在于， 用于获取一固态电解质的电子 电导率， 所述固态电解质电子电导 率获取方法包括： 获取所述固态电解质的材料信 息， 所述固态电解质的材料信 息包括所述固态电解质的 元素信息； 根据所述固态电解质的材料信 息进行特征工程， 以获取所述固态电解质对应的特征向 量； 利用一电子电导率分类模型对所述固态电解质对应的特征向量进行处理， 以获取所述 固态电解质的带隙类别； 其中， 所述固态电解质的带隙类别用于指示一电子电导率回归模 型能否获取所述固态电解质的带隙， 所述电子电导率分类模型为一训练好的分类模型， 所 述电子电导 率回归模型为一训练好的回归 模型； 若所述电子电导率 回归模型能够获取所述固态电解质的带隙， 利用所述电子电导率 回 归模型对所述固态电解质对应的特 征向量进行处 理， 以获取 所述固态电解质的带隙； 根据所述固态电解质的带隙， 获取 所述固态电解质的电子电导 率。 2.根据权利要求1所述的固态电解质电子电导率获取方法， 其特征在于， 获取所述固态 电解质对应的特 征向量的实现方法包括： 获取所述固态电解质的组成元 素； 计算各所述组成元 素的基本性质； 将各所述组成元素的基本性质连接成一行向量， 所述行向量即为所述固态电解质对应 的特征向量。 3.根据权利要求2所述的固态电解质电子电导率获取方法， 其特征在于： 所述组成元素 的基本性质包括偶极子 极化率、 原子序数、 原子共价半径、 范德瓦尔斯半径、 电负性、 第一电 离能和/或价电子数。 4.根据权利要求1所述的固态电解质电子电导率获取方法， 其特征在于： 所述固态电解 质的带隙类别包括第一类带隙和第二类带隙， 其中， 所述第一类带隙是指所述固态电解质 的带隙位于第一带隙范围内， 用于指示所述电子电导率回归模型不能获取所述固态电解质 的带隙， 所述第二类带隙是指所述固态电解质的带隙位于第二带隙范围内， 用于指示所述 电子电导率回归模型能够获取所述固态电解质的带隙， 所述第一带隙范围与所述第二带隙 范围不重合， 且所述第一带隙范围内的任一数值小于所述第二带隙范围内的任一数值。 5.根据权利要求1所述的固态电解质电子电导率获取方法， 其特征在于， 所述电子电导 率分类模型的训练方法包括： 获取多个第一训练样本的材 料信息； 根据各所述第 一训练样本的材料信 息进行特征工程， 以获取各所述第 一训练样本对应 的特征向量； 获取各第一训练样本的带隙类别； 利用各所述第 一训练样本对应的特征向量作为输入， 利用各第 一训练样本的带隙类别 作为输出， 对一分类模型进行训练直到所述分类模型的损失值满足第一预设条件。 6.根据权利要求1所述的固态电解质电子电导率获取方法， 其特征在于， 所述电子电导 率回归模型的训练方法包括： 获取多个第二训练样本的材 料信息；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 112861268 B 2获取各所述第 二训练样本的带隙类别， 并根据各所述第 二训练样本的带隙类别从所述 第二训练样本中获取 可用样本； 根据各所述可用样本的材料信 息进行特征工程， 以获取各所述可用样本对应的特征向 量； 获取各所述可用样本的带隙； 利用各所述可用样本对应的特征向量作为输入， 利用各所述可用样本的带隙作为输 出， 对一回归 模型进行训练直到所述回归 模型的损失值达满足第二预设条件。 7.根据权利要求1所述的固态电解质电子电导率获取方法， 其特征在于， 获取所述固态 电解质的电子电导率的实现方法为： 其中， σe为所述 固态电解质的电子电导率， me和mh分别为电子和空穴的迁移率， q为电子电荷 量， DC和DV是态 密度中的导带和价带， Eg是所述电子电导率回归模型获取的所述固态电解质的带隙， K是玻 尔兹曼常数， T是温度。 8.根据权利要求1所述的固态电解质电子电导率获取方法， 其特征在于： 所述固态电解 质为石榴石。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于： 该计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1 ‑8任一项所述固态电解质电子电导 率获取方法。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 存储器， 存储有一计算机程序； 处理器， 与所述存储器通信相连， 调用所述计算机程序时执行权利要求1 ‑8任一项所述 固态电解质电子电导 率获取方法； 显示器， 与所述处理器和所述存储器通信相连， 用于显示所述固态电解质电子电导率 获取方法的相关 GUI交互界面。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 112861268 B 3