国家知识产权局信息显示，重庆大学;北京科东电力控制系统有限责任公司申请一项名为“基于机器学习进行材料筛选的电力变压器游离气体检测方法及系统”的专利，公开号CN121601098A，申请日期为2026年1月。

　　专利摘要显示，本发明提供一种基于机器学习进行材料筛选的电力变压器游离气体检测方法和系统，该方法包括：对化合物空间进行采样，通过高通量第一性原理计算不同掺杂构型对目标气体吸附性能的材料特性数据集；基于材料特性数据集，通过 GNN 框架融合 CGCNN 卷积核，得到预训练的材料筛选模型，用于预测不同掺杂构型对目标气体的吸附性能；利用预训练的材料筛选模型筛选得到满足预设性能阈值的最优掺杂构型；基于最优掺杂构型筛选得到最优气敏材料；获取传感器阵列对变压器油中脱出溶解气体的响应信号，识别得到目标气体的种类并估算对应气体浓度；其中，传感器阵列是采用最优气敏材料制备的。本发明能实现对变压器油中多种关键游离气体的快速、kaiyun开云准确、在线检测。

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