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龍圖騰網(wǎng)獲悉凈泰清遠環(huán)境科技(西安)有限公司申請的專利一種基于AI技術(shù)的水中油光譜分析及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120427549B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510929891.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N21/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于AI技術(shù)的水中油光譜分析及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)是由王建偉;王明山;陸喜龍;高磊;李瑜;呂銘輝;陳小奇;劉正剛;顏萍利;楊乃旺設計研發(fā)完成，并于2025-07-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于AI技術(shù)的水中油光譜分析及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于AI技術(shù)的水中油光譜分析及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，本發(fā)明涉及油質(zhì)檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括光譜檢測模塊用于發(fā)射多波長光至水樣并采集光信號；AI處理模塊與光譜檢測模塊連接，用于基于光信號進行光譜分析，采用包含光吸收?散射耦合模型、自注意力特征增強模型和多模態(tài)分類預測模型的關(guān)聯(lián)算法組，輸出油類濃度及分布信息；數(shù)據(jù)記錄模塊與AI處理模塊連接，用于存儲檢測數(shù)據(jù)；輔助功能模塊與數(shù)據(jù)記錄模塊連接，用于傳輸檢測數(shù)據(jù)、發(fā)出語音提示以及為系統(tǒng)供電；通過散射校正單元和耦合模型消除光散射干擾，通過自注意力機制自動增強油類特征波長的權(quán)重，提升混合油類識別準確率，同時結(jié)合無線充電、實時云端傳輸及語音報警功能以及水中油監(jiān)測。

本發(fā)明授權(quán)一種基于AI技術(shù)的水中油光譜分析及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于AI技術(shù)的水中油光譜分析及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，其特征在于，包括：光譜檢測模塊、AI處理模塊、數(shù)據(jù)記錄模塊、輔助功能模塊； 所述光譜檢測模塊用于發(fā)射多波長光至水樣并采集光信號； 所述AI處理模塊與所述光譜檢測模塊連接，用于基于所述光信號進行光譜分析，采用包含光吸收-散射耦合模型、自注意力特征增強模型和多模態(tài)分類預測模型的關(guān)聯(lián)算法組，輸出油類濃度及分布信息； 所述數(shù)據(jù)記錄模塊與所述AI處理模塊連接，用于存儲檢測數(shù)據(jù)； 所述輔助功能模塊與所述數(shù)據(jù)記錄模塊連接，用于傳輸檢測數(shù)據(jù)、發(fā)出語音提示以及為系統(tǒng)供電;其中，所述光譜檢測模塊包括：散射校正單元，其用于計算散射系數(shù)，以修正不同波長下的光信號因水樣中顆粒物質(zhì)散射產(chǎn)生的干擾；所述散射系數(shù)的計算公式為，其中為平均油滴體積，基于激光粒度儀測量得到，為油類物質(zhì)與水的相對折射率，基于油類參數(shù)表獲得，為散射角，為光譜傳感器單元中散射光采集通道的設計角度，為入射光波長；所述AI處理模塊包括： 特征提取單元，其用于建立所述光吸收-散射耦合模型，推導出不同波長下油類物質(zhì)的吸收系數(shù)，所述光吸收-散射耦合模型為： ； 其中為透射光強，為入射光強，為所求的油類物質(zhì)的吸收系數(shù)，為由所述散射校正單元中確定的散射系數(shù)；為光程長度；為吸光度光譜；將不同波長下的吸光度整理為光譜特征向量，其中為波長點數(shù)； 預測單元，其通過所述自注意力特征增強模型計算特征權(quán)重，其中為光譜特征向量的查詢表示，用于識別關(guān)鍵波長，為光譜特征向量的鍵表示，用于匹配重要特征，光譜特征向量的原始值，用于加權(quán)聚合，均由光譜特征經(jīng)線性變換生成；種類與濃度分析單元，其與所述特征提取單元連接，基于油類物質(zhì)的吸收系數(shù)結(jié)合油類參數(shù)表確定當前水樣中油樣的種類；基于結(jié)合朗伯-比爾定律反推獲得當前水樣中油樣的濃度； 概率分布分析單元，其與所述特征提取單元和所述預測單元連接，將光譜特征向量和特征權(quán)重代入所述多模態(tài)分類預測模型中，確定各類油樣在水樣中的概率分布；所述多模態(tài)分類預測模型為： ； 其中，為第i類油的類別概率分布，為類別i對特征j的權(quán)重參數(shù)，基于訓練確定；為注意力加權(quán)后的第j個波長特征，其中為對特征權(quán)重進行歸一化的結(jié)果； 通過所述多模態(tài)分類預測模型確定各類油樣的概率分布。

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