[发明专利]基于回归模型的粉末活性炭吸附量的预测方法在审
| 申请号： | 201910699771.7 | 申请日： | 2019-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN110377880A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 黄鑫;石宝友;梁辉凯;陈欢 | 申请（专利权）人： | 中国科学院生态环境研究中心 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;C02F1/28 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 汤宝平 |
| 地址： | 100085*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于回归模型的粉末活性炭吸附量预测方法，该方法包括采集若干种类第一活性炭的吸附实验数据并根据采集的吸附实验数据采用线性回归的方法建立模型；基于建立好的模型预测待预测的第二活性炭的吸附性能。本发明的模型方建立后，在使用时无需在做额外的吸附实验，可通过表征活性炭的表面性质来确定其活性炭的吸附能力及投加量，在水厂面临更换活性炭时，可有效减少其确定活性炭投加量所需的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 活性炭 吸附 粉末活性炭吸附 回归模型 实验数据 投加量 预测 采集 表面性质 建立模型 模型预测 吸附能力 吸附性能 线性回归 有效减少 工作量 水厂 | ||
【主权项】：
1.一种粉末活性炭吸附量的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集若干种类第一活性炭的吸附实验数据并根据采集的吸附实验数据采用线性回归的方法建立模型；S2、基于步骤S1中建立好的模型预测待预测的第二活性炭的吸附性能。
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