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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种药剂投加方案的选取方法、装置和计算机可读介质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：CN116844662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310797767.0，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种药剂投加方案的选取方法、装置和计算机可读介质是由俞汉青;花添伟;黄贵祥设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种药剂投加方案的选取方法、装置和计算机可读介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种药剂投加方案的选取方法、装置和计算机可读介质，该方法基于预设污染物处理工艺在不同反应条件下的运行状况信息，构建自回归机器学习模型；在此基础上，以不同待测药剂投加方案对应的反应条件作为模型输入，由模型预测对应的污染物剩余浓度动力学曲线，并根据预设选取规则，进行药剂投加方案的优选。本申请通过机器学习方法能够准确地从数据中发现污染物处理工艺反应条件与反应动力学曲线之间的映射关系，并利用预测模型结合选取规则实现了污染物处理工艺药剂投加方案的准确、智能化优选。

本发明授权一种药剂投加方案的选取方法、装置和计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种药剂投加方案的选取方法，其特征在于，包括： 获取利用预设污染物处理工艺下的待测药剂投加方案对待处理液体进行污染物处理对应的反应条件；所述预设污染物处理工艺为芬顿氧化工艺，所述污染物为有机污染物； 将所述反应条件输入预测模型，由所述预测模型预测在所述待测药剂投加方案的反应条件下进行污染物处理对应的污染物剩余浓度动力学曲线；所述预测模型为预先基于所述预设污染物处理工艺在不同反应条件下的工艺运行状况信息，构建的自回归机器学习模型；所述待处理液体为污染水；所述污染物剩余浓度动力学曲线由污染水中不同取样时间点的有机污染物剩余浓度组成；所述反应条件包括污染水中有机污染物的浓度、种类以及相应药剂投加方案；以数据集所包含样本数据中的反应条件为输入，构建自回归机器学习模型，包括：采用拓扑分子指纹算法，将所述数据集的样本数据所包含反应条件中的有机污染物种类编码为向量，以编码得到的向量作为输入之一，构建自回归机器学习模型； 获取所述预测模型针对不同待测药剂投加方案分别预测并输出的污染物剩余浓度动力学曲线； 根据获取的污染物剩余浓度动力学曲线及预设选取规则，选取目标待测药剂投加方案，作为对所述待处理液体进行污染物处理的优选方案。

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