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龍圖騰網獲悉南京工業大學申請的專利一種聯合高斯伴隨與正則化的大氣泄漏污染源辨識算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：CN117291270B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202311370989.0，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權一種聯合高斯伴隨與正則化的大氣泄漏污染源辨識算法是由唐世波;李斐;王磊;鄧向允;岳承軍設計研發完成，并于2023-10-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種聯合高斯伴隨與正則化的大氣泄漏污染源辨識算法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種利用氣體污染物監測器辨識城市環境單污染物源的算法，屬于大氣污染物源辨識技術領域。本發明包括以下步驟：通過氣象站獲得當地的風速風向并收集監測器的濃度、位置數據；推導高斯伴隨煙羽、煙團方程并修正坐標；結合高斯伴隨煙羽與多監測器聯合概率方程并代入風場、監測器數據可確定污染源可能存在的高概率區域；對高概率區域分區并應用高斯伴隨煙團方程獲得潛在源與監測器之間的響應矩陣，將響應矩陣和監測器濃度代入正則化算法可得到各個分區潛在源的反算源強，將源強與響應矩陣相乘算得監測器處的正向模擬濃度；最后將正向模擬濃度代入貝葉斯概率方程算得潛在源的后驗概率分布。本發明將伴隨理論引入高斯擴散模型，通過高斯方程的伴隨形式獲得污染源高概率區域，及污染源與監測器的響應關系，并結合監測器的歷史濃度記錄快速辨識大氣污染源的位置和強度。簡化了計算過程，提高了計算效率，并便于小型化的手持設備植入。

本發明授權一種聯合高斯伴隨與正則化的大氣泄漏污染源辨識算法在權利要求書中公布了：1.一種聯合高斯伴隨與正則化的大氣泄漏污染源辨識算法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：根據當地氣象站提供的數據，獲得待測區域的風向α和風速v及實時的大氣穩定度w； 步驟2：當污染物監測器檢測到的污染物濃度信息達到穩定狀態時，選擇N個監測器提取數據，盡量使N個傳感器的連線垂直于風速方向；然后，讀取N個監測器檢測到的污染物歷史濃度信息、所處的位置坐標，將數據分別記錄為S1、S2、...、Sn； 步驟3：將伴隨理論用于室外濃度控制方程，通過伴隨流場、變量轉換和拉普拉斯變換推導得高斯煙羽、煙團方程的伴隨形式： C*為污染物伴隨濃度，kgm3；Q為伴隨污染源釋放強度，kgs；QS為伴隨污染源釋放總質量，kg；σx，σy，σz分別為x，y，z方向上的擴散系數，與大氣穩定度和順風距離有關，m；x為順風方向的擴散距離，m；y，z為垂直于順風方向上的距離，m；u為流場風速，ms； 步驟4：如步驟3所示，高斯伴隨方程中使用的x為伴隨風場順風方向下相對于監測器的擴散距離，y，z為垂直于順風方向上的距離，而實際情況下所提供的空間信息是以正北方向為y軸，以監測器為原點的笛卡爾坐標系，因此需要根據風向α對坐標信息進行修正： x＝d*coSα2，y＝d*sinα21-4 α0為風速相對于正北方向的夾角；α1為污染源與監測器之間的連線相對于正北方向的夾角；α2為污染源與監測器之間的連線和風速方向之間的夾角；x0，y0為監測器的笛卡爾坐標； 步驟5：通過多傳感器聯合的后驗概率方程將步驟2中N個污染物監測器的信息整合，計算待測區域后驗概率，取大于第三四分位數的區域為高概率區域； 步驟6：將步驟5確定的高概率區域，通過泰森多邊形法分為M個區間，設污染源存在每個區間的中心處，通過方程1-2可得到N個監測器各自對應于M個區間中心點的響應矩陣A11、A12、...、A21、...、Anm；利用監測器1的信息S1和響應矩陣A11、A12、...、A1m，通過正則化方法可獲得M個潛在污染源對應于監測器1的反算源強q1，q2，...，qm； 步驟7：將反算源強q1，q2，...，qm和響應矩陣A21、A22、...、A31、...、Anm，代入方程C＝Aq得到M個潛在污染源對應于N-1個監測器的模擬濃度再將代入方程算得多監測器的似然函數，最后代回貝葉斯方程可得到泄漏源的最大概率源位置，其中，是監測器i監測到的濃度，是潛在源位置Ml處對于監測器i的預測濃度，σ2是指傳感器的方差。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京工業大學，其通訊地址為：211816 江蘇省南京市浦口區浦珠南路30號南京工業大學81號信箱；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。