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龍圖騰網(wǎng)獲悉中南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種水體新污染物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120509736B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510983266.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0635；該發(fā)明授權(quán)一種水體新污染物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和系統(tǒng)是由陳曉紅;馬代鵬;關(guān)健;蔡誠(chéng)成;李睿;丁相江設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種水體新污染物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種水體新污染物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和系統(tǒng)。屬于環(huán)境科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。包括：采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)以生成初始數(shù)據(jù)集；利用加權(quán)貝葉斯融合算法和時(shí)空插值法在所述初始數(shù)據(jù)集中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合以生成目標(biāo)數(shù)據(jù)集；將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集導(dǎo)入深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)并獲取預(yù)測(cè)結(jié)果；獲取預(yù)設(shè)預(yù)警條件結(jié)合所述預(yù)測(cè)結(jié)果以判斷是否需要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警通過(guò)構(gòu)建污染物數(shù)據(jù)采集體系和數(shù)據(jù)融合，提升水體新污染物的監(jiān)測(cè)精度。融合算法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，污染物檢測(cè)全面。能夠精準(zhǔn)建模污染物的時(shí)空擴(kuò)散過(guò)程。

本發(fā)明授權(quán)一種水體新污染物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種水體新污染物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，包括： 采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)以生成初始數(shù)據(jù)集； 利用加權(quán)貝葉斯融合算法和時(shí)空插值法在所述初始數(shù)據(jù)集中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合以生成目標(biāo)數(shù)據(jù)集； 將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集導(dǎo)入深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)并獲取預(yù)測(cè)結(jié)果； 獲取預(yù)設(shè)預(yù)警條件結(jié)合所述預(yù)測(cè)結(jié)果以判斷是否需要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警； 其中，所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)包括遠(yuǎn)程遙感數(shù)據(jù)、現(xiàn)場(chǎng)傳感器數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)室分析數(shù)據(jù)和外部環(huán)境數(shù)據(jù)，按時(shí)間序列T和空間組織，形成初始數(shù)據(jù)集D0： 所述利用加權(quán)貝葉斯融合算法和時(shí)空插值法在所述初始數(shù)據(jù)集中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合以生成目標(biāo)數(shù)據(jù)集包括以下步驟： 構(gòu)建統(tǒng)一的時(shí)間序列集合與空間網(wǎng)格域，并將各源數(shù)據(jù)按照如下形式標(biāo)準(zhǔn)化與對(duì)齊： 其中：t表示時(shí)間，x表示空間位置向量，即水體中某一點(diǎn)的坐標(biāo)；AlignNorm表示時(shí)空插值法； 所述時(shí)空插值法包括進(jìn)行如下步驟的數(shù)據(jù)處理： 時(shí)空插值與對(duì)齊：記原始數(shù)據(jù)為，對(duì)其進(jìn)行插值： 其中：表示時(shí)間插值算，表示空間插值，表示在時(shí)間t、空間位置x這一點(diǎn)的數(shù)據(jù)； 缺失值插補(bǔ)：對(duì)缺失點(diǎn)使用回歸模型或低秩補(bǔ)全方法填補(bǔ)： 其中：為填補(bǔ)缺失值的插補(bǔ)模型，代表時(shí)間加權(quán)系數(shù)； 單位標(biāo)準(zhǔn)化與量綱變換：對(duì)于每一變量，執(zhí)行如下標(biāo)準(zhǔn)化： 噪聲剔除與平滑：使用濾波器或魯棒算法： 是異常點(diǎn)剔除模型，是均值，是標(biāo)準(zhǔn)差； 所有經(jīng)處理的數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間序列和空間域，形成所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集D目： ； 其中，將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集導(dǎo)入深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)并獲取預(yù)測(cè)結(jié)果包括： 利用時(shí)空?qǐng)D神網(wǎng)絡(luò)模型，模擬污染物的空間擴(kuò)散； 通過(guò)Transformer模型進(jìn)行污染物濃度的時(shí)序預(yù)測(cè)； 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算污染物濃度超標(biāo)概率。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中南大學(xué)，其通訊地址為：410000 湖南省長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)麓山南路932號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。