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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于复杂水化学条件和BP神经网络的高效降解菌群对场地地下水中石油烃降解率的预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：CN120108568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510109646.1，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于复杂水化学条件和BP神经网络的高效降解菌群对场地地下水中石油烃降解率的预测方法是由蔡喜运;李蓬勃;陈鑫淼设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复杂水化学条件和BP神经网络的高效降解菌群对场地地下水中石油烃降解率的预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于地下水污染修复技术领域，公开了基于复杂水化学条件和BP神经网络的高效降解菌群对场地地下水中石油烃降解率的预测方法。本发明针对不同场地地下水中水化学条件存在差异，及其复合影响对高效降解菌群修复效果难以预测的技术难题，通过实验室模拟构建石油烃降解率与水体溶解氧、水温、盐度、NH3‑N浓度、修复时间的数据集。其次，建立了一种通过水体溶解氧、水温、盐度、NH3‑N浓度与修复时间预测地下水中石油烃降解率的BP神经网络模型，证实了模型具有很好的预测能力，可有效预测不同地下水水化学条件下菌群对石油烃的降解率，为预测微生物修复地下水中石油烃效果提供参考。

本发明授权基于复杂水化学条件和BP神经网络的高效降解菌群对场地地下水中石油烃降解率的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复杂水化学条件和BP神经网络的高效降解菌群对场地地下水中石油烃降解率的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1菌群在不同水化学条件下的石油烃降解效果 将石油降解菌群于以柴油为唯一碳源的模拟地下水培养基中进行培养，柴油的添加量为模拟地下水培养基体积的1％，在恒温振荡培养箱中进行培养； 培养周期为28d，每间隔7d取样，通过重量法对残余石油烃含量进行测定，得到石油烃降解率； 2地下水石油烃降解率预测模型的建立 2.1将各环境参数作为输入变量，石油烃降解率作为输出指标； 输入变量：x1＝溶解氧含量，x2＝培养温度，x3＝盐度，x4＝NH3-N浓度，x5＝修复时间； 输出变量：y1＝石油烃降解率； 2.2确定网络结构，根据步骤2.1中选取的输入输出指标，确定基于BP神经网络的石油烃降解率预测模型的输入层、输出层及隐含层的层数，石油烃降解率预测模型预测石油烃降解率的输入层的节点数m＝5，输出层节点数n＝1，其中隐层神经元的个数通过下式确定： 式中，S为隐含层节点数目，m为输入层节点数目，n为输出层节点数目，a为1～10之间的常数； 2.3激活函数的选取，输入层采用tansig激活函数，输出层采用purelin激活函数，选取trainlm函数作为石油烃降解率预测模型的训练函数； 2.4将得到的样本数据集，通过训练得到基于复杂水化学条件预测高效降解菌群对场地地下水中的石油烃降解率预测模型； 2.5采用数据统计指标决定系数R2来对石油烃降解率预测模型的预测结果进行评估。

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