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龍圖騰網獲悉西北大學申請的專利一種多組分重金屬光譜深度學習檢測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：CN119935920B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510439291.2，技術領域涉及：G01N21/25；該發明授權一種多組分重金屬光譜深度學習檢測方法是由段倩囡;張海龍;李劍超;張宏芳;孫樂涵;云朵;閆亮;陳澤華;閆鵬偉;張曉丹;郭忠明;翟寶昕設計研發完成，并于2025-04-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多組分重金屬光譜深度學習檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種多組分重金屬光譜深度學習檢測方法及系統，屬于分析化學與儀器分析技術領域。該方法通過組合化學探針顯色技術增強多組分重金屬的UV?Vis光譜差異性，結合深度學習模型解析復雜非線性光譜信號，并通過數據增強策略提升模型泛化能力。系統集成輕量化端到端檢測平臺，適配低成本便攜設備，實現分鐘級多組分同步檢測。本發明通過三大核心技術（組合探針→光譜增強→深度學習）形成閉環技術路徑，突破傳統方法在多組分、小樣本、復雜場景下的技術瓶頸，為重金屬污染防控提供高效、精準、低成本的完整解決方案，解決了傳統方法設備昂貴、檢測效率低及多組分解析能力不足的問題，適用于環境監測、污水處理等場景。

本發明授權一種多組分重金屬光譜深度學習檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種多組分重金屬光譜深度學習檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：多組分重金屬分散系組合化學探針配置，通過正交實驗篩選顯色劑配比與反應條件，觸發多組分重金屬的特異性顯色反應，生成差異化UV-Vis疊加光譜；多組分重金屬分散系UV-Vis疊加光譜的高通量采集，通過高斯噪聲和光譜混合技術進行數據增強；數據標準化與數據集準備，基于物理化學機理對原始光譜數據進行高斯噪聲添加、光譜混合及標準化處理，生成擴展訓練數據集；多組分重金屬分散系深度學習模型開發，通過深度學習模型，采用端到端設計，采用Transformer模型，輸入標準化吸光度序列，嵌入正弦-余弦位置編碼，實現從原始光譜數據輸入到多組分濃度輸出的全流程自動化分析；模型性能評估，采用了多種回歸評估指標，包括均方根誤差（RMSE）、決定系數（R2）和平均絕對誤差（MAE）；所述組合化學探針的顯色劑選自硫代酰胺類、偶氮類或卟啉類化合物中的至少兩種，并通過正交實驗優化其反應條件，包括pH值范圍6.0-8.5、反應溫度20-40℃及反應時間5-30分鐘，選擇了多種重金屬離子作為目標分析物，并根據其化學性質篩選了多個顯色劑，這些顯色劑具有不同的特異性和反應特性，能夠與不同的重金屬離子形成顯色反應，接下來，將這些顯色劑隨機組合成多個組合化學探針，旨在提高其對多組分重金屬的響應能力，隨后，將配置好的組合化學探針與單一重金屬溶液在多孔板中混合，觀察其顯色反應效果，所述組合化學探針的顯色劑為硫代酰胺類、偶氮類及卟啉類化合物的三元組合，質量配比范圍為1:1:1至1:2:3，顯色反應條件通過L93^4正交實驗優化，具體包括：pH值6.5-8.0、反應溫度25-35℃、反應時間10-20分鐘，顯色靈敏度≤0.01mgL，適用于銻、鎘、銅、鎳、鐵五種重金屬的特異性檢測，在這一過程中，通過比較不同組合探針與金屬的反應效果，評估顯色反應的靈敏度、選擇性和穩定性，最終，選出顯色效果最好的金屬和顯色劑組合，以確保在多金屬樣品中能獲得最佳的顯色信號和最低的干擾。

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西北大學，其通訊地址為：710127 陜西省西安市長安區郭杜教育科技產業區學府大街1號；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”。