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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种大气气溶胶酸度的在线检测系统及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：CN120539259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510682785.3，技术领域涉及：G01N27/62；该发明授权一种大气气溶胶酸度的在线检测系统及方法是由詹朴宁;王佳萍设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大气气溶胶酸度的在线检测系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种大气气溶胶酸度的在线检测方法及系统，属于大气污染物检测领域，包括：获取大气观测站点的气溶胶数据和气象数据，并对获取的数据进行预处理；采用Metastable‑Forward模式的热动力学模型ISORROPIAII对预处理后的数据进行计算，得到气溶胶酸度理论值pH；将预设的测量参数作为特征变量，将气溶胶酸度理论值pH作为目标变量，构建多种机器学习模型，通过交叉验证，选择性能最优的机器学习模型；采用质谱分析获取实时气溶胶组分数据，并获取当前气象数据，利用最优机器学习模型，计算实时大气气溶胶酸度。针对通过物理采样进行大气气溶胶酸检测实时性差，本申请通过基于热动力学模型和机器学习相结合等，无需更换检测耗材提高了实时性。

本发明授权一种大气气溶胶酸度的在线检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种大气气溶胶酸度的在线检测方法，其特征在于，包括： 获取大气观测站点的气溶胶数据和气象数据，并对获取的数据进行预处理；所述气溶胶数据包括铵盐、硫酸盐、硝酸盐和氯化物的质量浓度；所述气象数据包括大气温度和相对湿度；预处理包括根据各数据的时间戳，将获取的气溶胶数据和气象数据按时间顺序排序，并对齐时间节点，得到时间一致的数据时间序列； 采用Metastable-Forward模式的热动力学模型ISORROPIAII对预处理后的数据进行计算，得到气溶胶酸度理论值pH； 将预设的测量参数作为特征变量，将气溶胶酸度理论值pH作为目标变量，构建多种机器学习模型，通过交叉验证，选择性能最优的机器学习模型；其中，预设的测量参数包括：局地时刻、大气温度、相对湿度、铵盐质量浓度、硫酸盐质量浓度、硝酸盐质量浓度和氯化物质量浓度； 采用质谱分析获取实时气溶胶组分数据，并获取当前气象数据，利用最优机器学习模型，计算实时大气气溶胶酸度； 将预设的测量参数作为特征变量，将气溶胶酸度理论值pH作为目标变量，构建多种机器学习模型，通过交叉验证，选择性能最优的机器学习模型，包括： 建立特征变量与目标变量一一对应的时间序列数据集； 根据时间序列数据集，构建多种机器学习模型； 对构建的各机器学习模型进行N折交叉验证； 验证各机器学习模型的性能； 选择性能最优的模型作为最优机器学习模型； 采用质谱分析获取实时气溶胶组分数据，并获取当前气象数据，利用最优机器学习模型，计算实时大气气溶胶酸度，包括： 利用质谱分析仪获取实时的气溶胶数据和气象数据，并对获取的数据进行预处理； 将预处理后的数据作为输入，利用最优机器学习模型，通过如下公式计算实时大气气溶胶酸度： 其中，为第i个数据点的实时大气气溶胶酸度，f为最优机器学习模型，为第i个数据点的第j个特征变量数值。

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