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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种碳基环境功能材料逆向合成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121725956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610194866.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种碳基环境功能材料逆向合成方法是由王炜亮;赵而玲;马永超;任玲;高心岗;董文平;孙高杰;倪陈兵;兰学芳;周子玉设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种碳基环境功能材料逆向合成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种碳基环境功能材料逆向合成方法，属于计算机材料科学技术领域；该方法先开展碳基环境功能材料多源异构数据的协同采集与联合数据集构建；再依托深度生成对抗架构，搭建碳气凝胶孔拓扑结构逆向生成模型，借助性能编码网络将宏观性能指标转化为高维约束特征，通过合成网络的自适应调制机制，实现微观孔隙的定向生成。同时，实施嵌入式物理属性校验与对抗协同优化策略，复用鉴别网络内嵌的物理回归校验头，构建无代理模型的自监督反馈闭环。最后，基于多维特征解耦完成工艺参数反演与智能决策推荐，经形态学量化验证与工艺参数反演网络，将最优微观结构特征映射为可执行的合成工艺配方。

本发明授权一种碳基环境功能材料逆向合成方法在权利要求书中公布了：1.一种碳基环境功能材料逆向合成方法，其特征在于，包括以下过程： S1，将合成工艺参数转化为统一的工艺参数向量并确立唯一索引；采集获取不同工艺下的碳气凝胶孔结构图像；同时获取相应的微观孔隙结构与表面化学信息以及环境性能指标，作为性能向量标签； 所述微观孔隙结构与表面化学信息包括比表面积数值、孔径分布向量、总孔容数值、杂原子含量向量和缺陷度指标； 所述环境性能指标包括吸附容量、选择性系数、动力学速率常数和循环保持率； 以索引编号为主键进行对应关联，建立训练数据集； S2，构建碳气凝胶孔拓扑结构逆向生成模型：碳气凝胶性能编码网络，将包含微观孔隙结构与表面化学信息以及环境性能指标的性能向量映射为隐含的碳气凝胶目标性能嵌入向量；碳气凝胶孔拓扑结构合成网络，利用碳气凝胶目标性能嵌入向量对随机噪声生成的初始潜变量进行逐层特征调制，生成符合目标性能预期的碳气凝胶孔结构合成图像；碳气凝胶孔拓扑结构鉴别网络，采用多尺度金字塔架构对生成的碳气凝胶孔结构合成图像进行真实性判别与物理属性一致性校验； 所述碳气凝胶性能编码网络由级联的特征提取层与语义映射层组成；首先获取设定的经归一化处理后的碳气凝胶性能指标向量，该向量由比表面积数值、孔径分布向量、总孔容数值、杂原子含量向量、缺陷度指标、吸附容量、选择性系数、动力学速率常数和循环保持率七个数值顺次拼接而成；将碳气凝胶性能指标向量输入特征提取层，特征提取层由三个全连接层与Tanh非线性激活函数构成，通过对碳气凝胶性能指标向量进行线性加权与非线性变换，输出初步的性能混合特征；随后将性能混合特征输入语义映射层，将低维度的性能数据投影至高维特征空间，输出富含语义信息的碳气凝胶目标性能嵌入向量； 所述碳气凝胶孔拓扑结构合成网络采用基于条件自适应归一化的逐级上采样架构，具体包含潜在空间投影层、四个级联的自适应调制上采样模块、线性全连接投影层以及图像生成层；首先，从标准正态分布中采样获得随机噪声向量，将其输入潜在空间投影层进行维度变换与空间重塑，获得具有一定长宽尺寸与通道数量的初始特征底图；其次，将初始特征底图输入级联的自适应调制上采样模块，每个模块均包含反卷积运算层与自适应实例归一化层；在特征传递过程中，利用输出的碳气凝胶目标性能嵌入向量动态生成自适应实例归一化单元的缩放参数向量与偏置参数向量，对经过反卷积放大的特征图进行通道层面的统计特征调制；经过四次上采样与特征调制后，获得包含丰富孔隙细节的高分辨率特征图；最后通过图像生成层将高分辨率特征图映射为单通道像素数值，输出符合目标环境性能的碳气凝胶孔结构合成图像； 所述碳气凝胶孔拓扑结构鉴别网络采用多尺度特征金字塔鉴别架构，包含三个不同尺度的鉴别子网络、全局平均池化层与一个物理回归校验头；碳气凝胶孔结构合成图像与原始碳气凝胶孔结构图像被同时下采样为原尺寸、二分之一尺寸及四分之一尺寸三种分辨率版本，分别输入三个鉴别子网络；每个鉴别子网络由堆叠的卷积层与谱归一化层堆叠而成，分别负责在不同感受野尺度下捕捉孔壁边缘的锐利度、孔隙排列的均匀性以及整体骨架的连通性特征，并独立输出碳气凝胶孔结构合成图像和原始碳气凝胶孔结构图像对应的真伪判别结果矩阵，真伪判别结果矩阵分别与真实标签矩阵和伪造标签矩阵计算损失后进行加权求和，在精细纹理、局部模式及全局拓扑三个层面同时施加对抗约束； 将三个鉴别子网络堆叠卷积层末端输出的不同尺度特征图分别输入全局平均池化层进行全局平均池化处理获得三个不同尺度的池化特征向量，将三个不同尺度的池化特征向量在通道维度进行拼接，形成表征图像整体拓扑信息的全局抽象语义特征向量；将该全局抽象语义特征向量输入物理回归校验头，通过全连接层回归预测碳气凝胶孔结构合成图像和原始碳气凝胶孔结构图像对应的碳气凝胶性能标签； S3，构建目标函数并执行对抗训练，利用碳气凝胶孔拓扑结构鉴别网络回传的属性回归梯度指导碳气凝胶孔拓扑结构合成网络调整微观结构； S4，输入期望碳气凝胶性能向量，S3训练完成的碳气凝胶孔拓扑结构逆向生成模型生成具有特定孔隙分布特征的候选碳气凝胶孔结构合成图像集。

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