广州大学瞿芳术获国家专利权
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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于前表面荧光数据的膜污染原位污染物检测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：CN120948490B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511469773.9，技术领域涉及：G01N21/94；该发明授权一种基于前表面荧光数据的膜污染原位污染物检测方法是由瞿芳术;余华荣;梁诗琪;王越;万雨轩;杨海洋设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于前表面荧光数据的膜污染原位污染物检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及膜污染检测技术领域，尤其涉及一种基于前表面荧光数据的膜污染原位污染物检测方法，方法采用机器学习模型对含多种干扰的原始荧光数据进行非线性建模，进一步引入符号回归方法，对机器学习模型的预测结果进行解析处理，得到膜污染原位污染物相对浓度计算公式，对目标污染物的相对浓度进行数据校正，无需进行多种荧光参数的采集和复杂的荧光数据的校正，具有预测精度高、参数依赖少、适应干扰场景强等综合优势，适用于膜污染过程的原位荧光分析。
本发明授权一种基于前表面荧光数据的膜污染原位污染物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于前表面荧光数据的膜污染原位污染物检测方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1：获取膜污染前表面荧光数据集并进行预处理； 步骤S2：提取前表面荧光数据的特征输入值，特征输入值包括目标污染物特征荧光强度和至少一个与目标污染物峰值相关的瑞利散射强度； 步骤S3：根据提取的特征输入值和已知的膜污染相对浓度值构建荧光特征数据集，并通过荧光特征数据集对至少一个机器学习模型进行训练并进行机器学习模型的优化，通过模型评估指标选定最优机器学习模型； 步骤S4：根据最优机器学习模型的预测输出值以及对应的特征输入值构建符号回归模型，并根据符号回归模型得到膜污染原位污染物相对浓度计算公式，膜污染原位污染物相对浓度计算公式如下： 其中，Y为膜污染原位污染物相对浓度，为校正参数，为目标污染物检测荧光强度，为目标污染物激发波长处的散射强度； 步骤S5：采集膜污染前表面荧光数据，并根据膜污染原位污染物相对浓度计算公式计算膜污染原位污染物的相对浓度。
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