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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种增强类芬顿体系降解性能预测精度的方法及系统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：CN119361010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411481563.7，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种增强类芬顿体系降解性能预测精度的方法及系统是由李宁;梁澜;侯立安;陈冠益;颜蓓蓓;程占军;崔孝强;林法伟设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种增强类芬顿体系降解性能预测精度的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种增强类芬顿体系降解性能预测精度的方法及系统，涉及环保技术领域，包括以下步骤：获取生物炭特性、有机物物理描述符和类芬顿体系降解性能lnkSA的数据，构建参数数据集；将参数数据集按照预设比例划分为训练集和测试集；利用训练集训练不同的机器学习模型，确定模型参数；利用测试集分别对两个机器学习模型进行预测性能评估，最终获得类芬顿体系降解性能预测的最佳模型。本发明可以提高模型预测生物炭PMS体系性能的准确性，极大降低传统实验试错的概率，节省人力、物力和时间的消耗。

本发明授权一种增强类芬顿体系降解性能预测精度的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种增强类芬顿体系降解性能预测精度的方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过实验获取生物炭特性和类芬顿体系降解性能lnkSA的数据，通过查阅文献获取有机物物理描述符，构建参数数据集；参数数据集包括第一数据集和第二数据集；其中，第一数据集以C＝C含量、C-N含量、O-C＝O含量、C＝O含量、C-O含量、吡啶氮含量、吡咯氮含量、石墨氮含量、缺陷值IDIG、最高已占据分子轨道的能量EHOMO为输入特征，lnkSA为目标变量；第二数据集以C含量、O含量、N含量、CN、CO、缺陷值IDIG、最高已占据分子轨道的能量EHOMO为输入特征，lnkSA为目标变量； 将参数数据集按照预设比例划分为训练集和测试集； 利用训练集训练不同的机器学习模型，确定模型参数； 利用测试集分别对两个机器学习模型进行预测性能评估，最终获得类芬顿体系降解性能预测的最佳模型； 其中，获取生物炭特性、有机物物理描述符和类芬顿体系降解性能lnkSA的数据，具体为： 利用热解改性制备多种不同的生物炭，通过表征手段获得生物炭的特性； 将生物炭在不同催化剂浓度下活化过一硫酸盐降解不同的有机物，得到反应速率常数k；利用比表面积将k归一化得到kSA，评估类芬顿反应体系的降解性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300354 天津市南开区卫津路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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