一种基于机器学习和量子化学的CSA水泥缓凝剂筛选方法

本发明公开了一种基于机器学习和量子化学的CSA水泥缓凝剂筛选方法，包括：获取包含CSA水泥缓凝剂和对应分子结构的数据集；根据数据集建立CSA水泥缓凝剂的多种分子描述符；其中，多种分子描述符包括：自定义分子组成描述符、摩根指纹描述符以及量子化学描述符；建立各分子描述符与凝结时间对应的定量构效关系模型；基于所述‌定量构效关系模型，采用量子化学的计算方法计算不同缓凝剂在CSA水泥表面的分子量化性能参数；根据计算得到的不同缓凝剂在CSA水泥表面的分子量化性能参数，筛选并输出满足条件的CSA水泥缓凝剂。本发明提高了水泥缓凝剂筛选的准确率和效率。