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龙图腾网获悉安徽亚井雨水利用科技有限公司申请的专利智能径流污染监测与响应方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119642902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510169292.X，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权智能径流污染监测与响应方法及系统是由刘振善;司启;孙成刚;裴习双;王哲设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能径流污染监测与响应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能径流污染监测与响应方法及系统，通过在径流区域布置多个监测点，利用传感器实时采集水质、水文及气象数据，并通过无线网络传输至数据处理中心进行预处理、存储和分析，计算各监测点的综合污染指数，并与设定指数阈值对比。当综合污染指数超过阈值时，系统会识别关键水质参数并评估，以确定合理的参数阈值；一旦监测点的数据超出预设的污染阈值，即触发告警机制，随后，结合管网水流模型与地理信息系统反向追踪污染路径，精确定位污染源，为污染控制提供依据，此过程包括筛选疑似污染源节点，计算传播路径概率，优先排查高概率路径，直至追溯到污染源头或路径概率低于预设值。

本发明授权智能径流污染监测与响应方法及系统在权利要求书中公布了：1.智能径流污染监测与响应方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，在径流区域布置多个监测点，利用传感器实时采集径流的水质参数、水文参数以及气象数据，并采用无线传感器网络将采集的数据传输至数据处理中心；S2，所述数据处理中心对采集的数据进行分析和处理，根据处理结果对每个监测点进行污染指数评估，对污染指数超过指数阈值的监测点分析出与径流污染高度相关的关键水质参数，并对这些关键水质参数进行参数级评估；S3，根据参数级评估设置参数阈值，所述参数阈值和指数阈值均视为污染阈值，一旦径流超过预设的污染阈值，则视为异常情况，触发告警机制；S4，一旦触发告警机制，则结合管网水流模型与地理信息系统，反向追踪污染来源，通过分析各监测点流量、水质变化，定位污染源区域；所述S1包括：S11，根据径流区域的地形、地貌、水流特征、土地利用类型以及潜在污染源确定监测点位置；S12，在每个监测点均安装水质传感器、水文传感器和气象数据传感器，并按照预设的时间间隔自动采集数据，确保各个监测点的数据采集时间戳一致；S13，所述数据处理中心建立高效的数据接收接口，用于同时处理来自多个监测点的大批量原始径流数据，并对原始径流数据预处理操作后，将预处理后的径流数据存储于分布式数据库中；所述S4包括：基于排水管网的详细设计图纸、管径、管长、坡度信息，运用水力学原理构建管网水流模型，在管网水流模型中将管网划分为用于水流输送的管段和用于水流汇聚或分流的节点，同时将所述节点作为监测点；将地理信息系统中的地形地貌、土地利用类型、排水管网的地理位置数据与管网水流模型进行融合，在地理信息系统中，以地图图层形式展示管网布局，同时关联各节点与周边地理环境信息；在监测到的所有节点数据中，依据设定的污染阈值筛选出污染超标的节点集合P＝{p1，p2，…，pk}，以这些污染节点为溯源起点，反向追踪污染来源；所述反向追踪污染来源方法如下：B1,对于每个污染节点pi∈P，回溯其上游相邻节点j，计算节点pi与j之间的流量差值ΔQij＝qi-qj和水质参数浓度变化率如果ΔQij＞0且则表明关键水质参数从上游节点j向节点pi传输，同时将节点j标记为疑似污染源传播节点，加入疑似节点集合Z={z1，z2，…，zl}，其中qi为污染节点pi的流量，qj为与所述pi相邻节点j的流量，表示污染节点pi中第s个关键水质参数浓度，表示节点j中第s个关键水质参数浓度；B2,根据疑似节点zj∈Z与污染节点pi之间的管段长度Lij、水流速度vij,第s个关键水质参数的衰减系数λs,计算关键水质参数s从节点zj传播到节点pi的路径概率，所述路径概率计算公式如下： 其中，Przj→pi表示从节点zj到节点pi的路径概率，表示所有可能路径的加权和；B3，将路径概率由大到小进行排序，并根据排序结果对疑似节点集合Z中的节点进行排序；B4，将疑似节点集合Z中概率最高的节点作为新起点，重复步骤B1-B3，持续向上游回溯追踪污染路径，并更新疑似节点集合Z和路径概率分布，直到追溯到管网源头或Przj→pi小于预设值Prmin。

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