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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种用于厌氧膜生物反应器膜污染关键影响因子识别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：CN116364210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211684084.6，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种用于厌氧膜生物反应器膜污染关键影响因子识别方法是由王志伟;牛承鑫;史威;戴若彬;李雪松设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于厌氧膜生物反应器膜污染关键影响因子识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于厌氧膜生物反应器膜污染关键影响因子识别方法，包括以下步骤：收集与筛选原始数据；构建数据集；构建基于决策树的随机森林模型；输出预测结果；识别关键影响因子。本发明相较于传统数学模型具有数据选取灵活、无需先验假设等特点，可以较为精准的预测厌氧膜生物反应器膜污染进程并识别诸多膜污染影响因素中的关键影响因子，弥补传统数学模型模拟效果有限、通用性较差的缺点，为膜污染机理解析研究提供参考，也为厌氧膜生物反应器膜污染控制提供相关理论依据。

本发明授权一种用于厌氧膜生物反应器膜污染关键影响因子识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于厌氧膜生物反应器膜污染关键影响因子识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集与筛选原始数据；所述原始数据包括但不限于：厌氧膜生物反应器的操作参数、生物质特性、膜组件特征、膜污染速率； 原始数据包括14种特征参数：膜孔径、膜有效面积、膜通量、有机负荷、生物气回曝速率、水力停留时间、挥发性固体浓度、可溶性微生物产物蛋白质浓度、可溶性微生物产物多糖浓度、可溶性微生物产物蛋白质与多糖比率、胞外聚合物蛋白质浓度、胞外聚合物多糖浓度、胞外聚合物蛋白质与多糖比率、进水COD浓度； 将上述14种特征参数设置为模型输入向量； S2、将厌氧膜生物反应器运行操作过程中的膜污染速率作为输出向量，膜组件特征、操作参数以及生物质特性作为输入向量，构建形成数据集； S3、构建基于决策树的随机森林模型；包括以下步骤： S3-1、将数据集划分为测试集与预测集，并输入至RandomForestRegressor模型； S3-2、对RandomForestRegressor模型进行超参数优化以及数据集训练，超参数包括但不限于：树数、特征数、每颗决策树最大深度、内部节点再划分所需的最小样本数、叶节点最小样本数；分别建立测试集与预测集的输入矩阵与输出矩阵，采用网格搜索方法或手动调整参数结合的方法确定最优参数，完成RandomForestRegressor模型的构建； S3-3、利用测试集数据对模型进行精度检验，使用均方差MSE和拟合优度R2评估模型精度，计算公式如下： 其中，n为样本个数，为第i个样本膜污染预测值，yi为i个样本膜污染实际值，实际样本平均值； S4、根据最优随机森林模型的输入特征进行目标特征输出，获得膜污染预测值； S5、基于最优随机森林模型输出的每个输入向量的相对重要性数值，对各个膜污染影响因子重要性指标进行排序，按照特征重要性顺序识别膜污染关键影响因子。

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