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)
828
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
