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龍圖騰網獲悉大連理工大學申請的專利一種預測大氣中有機胺促進甲磺酸驅動新粒子生成潛力的線性回歸方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115527623B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210275380.4，技術領域涉及：G16C20/30；該發明授權一種預測大氣中有機胺促進甲磺酸驅動新粒子生成潛力的線性回歸方法是由謝宏彬;劉雨;馬芳芳設計研發完成，并于2022-03-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種預測大氣中有機胺促進甲磺酸驅動新粒子生成潛力的線性回歸方法在說明書摘要公布了：本發明為一種預測大氣中有機胺促進甲磺酸驅動新粒子生成潛力的線性回歸方法，構建過程如下：大氣中有機胺種類的搜集及其氣相堿性GB的查找；有機胺結構的優化；有機胺與甲磺酸1:1團簇形成自由能的計算；有機胺分子描述符平均第一電離勢Mi，徑向分布函數RDF040s的計算；多元線性回歸模型訓練；選用計算值?預測值決定系數等指標對模型性能進行評價；表征模型應用域。本發明建立的預測模型具有良好的擬合能力、穩健性和預測能力，能夠有效預測應用域內有機胺與甲磺酸1:1團簇的形成自由能，即有機胺促進甲磺酸新粒子生成的潛力，該方法簡便高效、成本低，可節省實驗測試的資源投入，為大氣顆粒物前體物質的篩查，對空氣質量預測和管理具有重要意義。

本發明授權一種預測大氣中有機胺促進甲磺酸驅動新粒子生成潛力的線性回歸方法在權利要求書中公布了：1.一種預測大氣中有機胺促進甲磺酸驅動新粒子生成潛力的線性回歸方法，其特征在于，步驟如下： （1）數據搜集與計算 從文獻中搜集50種有機胺及其氣相堿性GB，對其結構進行優化，得到有機胺的最穩定構型，利用輸出文件中的熱力學參數計算它們與甲磺酸1:1團簇的形成自由能ΔG； （2）計算有機胺分子的描述符 將有機胺最穩定構型的.log文件轉化為.mol文件；根據.mol文件計算50種有機胺的分子描述符平均第一電離勢Mi和徑向分布函數RDF040s； （3）模型訓練 將有機胺與甲磺酸的1:1團簇的形成自由能ΔG、氣相堿性GB、平均第一電離勢Mi和徑向分布函數RDF040s數據合并；將數據集按3:1的比例隨機拆分成訓練集和驗證集，以有機胺與甲磺酸的1:1團簇的形成自由能ΔG為因變量，以有機胺氣相堿性GB，平均第一電離勢Mi，徑向分布函數RDF040s為自變量，采用逐步多元線性回歸的方法，訓練線性回歸模型，模型見式1； 1 （4）模型性能評估 使用訓練集計算值-預測值決定系數R2，均方根誤差RMSE，表征模型擬合優度；驗證集的R2，RMSE表征模型預測能力；使用訓練集的去一法內部交叉驗證系數Q2 LOO表征模型穩健性； （5）應用域表征 采用Williams圖對該模型進行應用域表征，即采用50種有機胺的杠桿值h對標準殘差δ作圖，h,δ和預警值h*計算方法如下： 2 3 4 其中，和分別是第i個數據點的計算值和模型預測值，n是數據集中數據的個數，A是模型中涉及的描述符的個數，hi、xi分別表示第i個數據的杠桿值和描述符矢量，X為描述符矩陣，為描述符矩陣的轉置，ntra為訓練集中數據的個數，|δ|3，視為離群點，|δ|3，hih*表示數據處于應用域內，訓練集中有機胺hih*表示該分子的結構出現次數較少，對模型的建立有影響；驗證集中有機胺的hih*，|δ|3，表示該物質的預測結果是模型的外推，說明模型也適用于該物質。

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