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龙图腾网获悉江苏友拓精创环保科技有限公司申请的专利土壤与地下水污染物毒性效应风险诊断与管控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：CN120088110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510159534.7，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权土壤与地下水污染物毒性效应风险诊断与管控方法及系统是由王飞设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本土壤与地下水污染物毒性效应风险诊断与管控方法及系统在说明书摘要公布了：本申请的土壤与地下水污染物毒性效应风险诊断与管控方法及系统，涉及土壤污染分析技术领域，通过收集排放数据和毒理学参数，计算偏相关系数，构建污染物因果关系图；将污染物划分样本，添加毒性效应节点，并提取子因果关系图，确定污染物父节点集合和毒性效应父节点集合；计算污染物节点的第一条件概率，计算毒性效应节点的第二条件概率和第三条件概率，得到污染物节点的条件概率表和毒性效应节点的条件概率表；构建贝叶斯网络，得到污染物组合的联合概率分布，获取排放浓度形成证据向量，计算后验概率分布；得到毒性效应节点处于不同状态下的概率，将最大的概率对应的状态作为毒性效应严重程度，选择污染权重最高的污染物节点优先治理。

本发明授权土壤与地下水污染物毒性效应风险诊断与管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.土壤与地下水污染物毒性效应风险诊断与管控方法，其特征在于，包括： 收集N个污染源的污染物排放数据和毒理学参数，计算污染物之间的偏相关系数，根据毒理学参数和偏相关系数构建污染物因果关系图，具体方法为：设置统计间隔t1，在n1个统计间隔内收集N个污染源的污染物的排放数据，对于每个统计间隔，构成排放数据矩阵X，其中第a个污染源的第j种污染物的排放数据为； 对于每个统计间隔，收集污染源的毒理学参数； 对于距当前时间最近的统计间隔，将该统计间隔的排放数据矩阵中每一列的每个元素减去每一列所有元素的均值，得到中心化矩阵，计算中心化矩阵的协方差矩阵，对协方差矩阵进行求逆操作，得到精度矩阵，根据精度矩阵计算污染物对i，j的偏相关系数； 设定偏相关系数阈值，偏相关系数大于偏相关系数阈值的污染物对判定为偏相关系数显著，根据毒理学参数对该污染物对进行因果关系判别； 基于污染物之间的有向边和无向边，构建污染物因果关系图，污染物因果关系图中的节点表示污染物，边表示因果关系，边的权重为污染物之间的偏相关系数； 所述根据毒理学参数对该污染物对进行因果关系判别的具体方法为： 获取污染物i和污染物j的首次排放时间，当污染物i的首次排放时间早于污染物j，且污染物i与污染物j之间的首次排放时间差大于时间阈值，则判定污染物i是污染物j的因，添加有向边i→j；其中，表示污染物i的首次排放时间，表示污染物j的首次排放时间； 若污染物j为污染物i的代谢产物，则污染物i是污染物j的因，添加有向边i→j； 若污染物i和污染物j来自同一污染源，则污染物i和污染物j之间存在共因关系，添加无向边i—j； 对于第n个污染源中待研究的污染物组合S，结合排放数据和毒理学参数将污染物划分样本，在污染物因果关系图中添加毒性效应节点，并提取子因果关系图，根据子因果关系图确定污染物父节点集合和毒性效应父节点集合； 根据样本计算污染物节点的第一条件概率，计算毒性效应节点的第二条件概率和第三条件概率，得到污染物组合S中每个污染物节点的条件概率表和毒性效应节点的条件概率表，具体方法为：在每个统计间隔中，若污染物组合中的污染物节点与给定的污染物父节点集合同时出现，则将污染物节点在该统计间隔内的状态记为1，否则记为0，统计所有统计间隔中状态为1的频次，统计所有统计间隔中污染物父节点集合出现的频次，将所有统计间隔中状态为1的频次除以污染物父节点集合出现的频次，得到污染物节点在给定污染物父节点集合下的第一条件概率； 由污染物节点在不同污染物父节点集合下的第一条件概率得到污染物节点的条件概率表； 统计所有统计间隔中，毒性效应节点的父节点集合满足给定的毒性效应父节点集合的频次，记为，在满足给定的毒性效应父节点集合的统计间隔中，统计毒性效应发生的频次，记为，将毒性效应发生的频次除以满足给定的毒性效应父节点集合的频次，得到毒性效应节点在给定毒性效应父节点集合下的第二条件概率； 将毒性效应节点的状态设为{State1,State2,...,Statey}，共有y个状态，统计在满足给定的毒性效应父节点集合的统计间隔中，每个状态发生的频次，记为； 将每个状态发生的频次除以满足给定的毒性效应父节点集合的频次，得到毒性效应节点在给定毒性效应父节点集合下的每个状态的第三条件概率； 由毒性效应节点在不同的毒性效应父节点集合下的第二条件概率和毒性效应节点在不同毒性效应父节点集合下的每个状态的第三条件概率构成完整的毒性效应节点的条件概率表； 基于污染物节点的条件概率表和毒性效应节点的条件概率表构建贝叶斯网络，根据贝叶斯网络得到污染物组合的联合概率分布，获取污染物组合当前的排放浓度形成证据向量，基于证据向量计算后验概率分布； 根据后验概率分布得到毒性效应节点处于不同状态下的概率，将最大的概率对应的状态作为当前的毒性效应严重程度，当状态大于状态阈值时，选择污染物组合S中污染权重最高的污染物节点进行优先治理。

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