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龙图腾网获悉中国科学院南京土壤研究所申请的专利一种考虑地下水环境因子干扰的ASV重金属原位检测系统及方法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：CN119224097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411380734.7，技术领域涉及：G01N27/48；该发明授权一种考虑地下水环境因子干扰的ASV重金属原位检测系统及方法是由潘喜才;刘雨松;张佳宝;乔磊;缪利;张华设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑地下水环境因子干扰的ASV重金属原位检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑地下水环境因子干扰的ASV重金属原位检测系统及方法，系统包括ASV传感器测量模块、环境因子数据收集模块、数据传输模块、误差补偿算法模块和数据集成智能处理模块。本发明利用了ASV传感器测量模块进行原位测量时附近地下水的pH和温度，并通过自适应智能校正算法模块将环境因子数据收集模块获得的数据和ASV传感器测量模块的测量结果作为自适应智能校正算法模型的输入，通过自适应智能校正算法模型对校正后的测量结果进行预测，得到校正结果，本发明可以显著提高地下水重金属ASV检测的准确性和可靠性。

本发明授权一种考虑地下水环境因子干扰的ASV重金属原位检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑地下水环境因子干扰的ASV重金属原位检测系统，其特征在于，包括：ASV传感器测量模块、环境因子数据收集模块、数据传输模块、自适应智能校正算法模块和数据输出模块； ASV传感器测量模块，包括ASV传感器，用于对地下水重金属进行原位测量； 环境因子数据收集模块，包括pH传感器和温度传感器，用于在ASV传感器测量模块对地下水重金属进行原位测量时，采集测量位置附近地下水的pH和温度数据； 数据传输模块，用于将ASV传感器测量模块和环境因子数据收集模块获得的数据传输至自适应智能校正算法模块； 自适应智能校正算法模块，包括自适应智能校正算法模型，用于将环境因子数据收集模块获得的数据和ASV传感器测量模块的测量结果作为输入，并对校正后的测量结果进行预测，得到校正结果； 数据输出模块，用于将自适应智能校正算法模块得到的校正结果作为最终的地下水重金属测量结果并输出； 自适应智能校正算法模型的训练方法为： 根据ASV传感器的量程，在实验室内选择对每个量程的检测范围进行不同温度和pH值下的、已知重金属浓度值的样品检测，得到若干样品测试数据；将同一环境下的样品测试数据、真实重金属浓度值、pH值和温度数据作为一组训练数据，进而得到不同量程对应的多组训练数据集； 将不同量程对应的训练数据集作为自适应智能校正算法模型的输入，通过自适应智能校正算法模型对校正后的测量结果进行预测，并输出对应的校正结果； 根据真实地下水重金属数据和对应的校正结果计算损失值，并通过反向传播方式对自适应智能校正算法模型进行优化，直至达到自适应智能校正算法模型的训练要求，得到训练后的自适应智能校正算法模型； 将环境因子数据收集模块获得的数据和ASV传感器测量模块的测量结果作为输入，并对校正后的测量结果进行预测的具体方法为： 将ASV传感器测量模块和环境因子数据收集模块获得的重金属原位测量结果、测量位置附近地下水的pH和温度数据作为训练后的自适应智能校正算法模型的输入，将训练后的自适应智能校正算法模型的输出作为校正结果，完成对ASV传感器测量模块的测量结果的校正；其中自适应智能校正算法模型为MLP多层感知器回归模型； 在实验室内选择对每个量程的检测范围进行不同温度和pH值下的、已知重金属浓度值的样品检测，得到若干样品测试数据的具体方法为： 在选定量程的待测重金属检测范围内配制高浓度和低浓度范围内的若干种标准溶液； 基于标准溶液调配出pH分布于1～12范围内已知浓度值的样品各m份； 将所有样品放置于控温箱内，依次设定均匀分布于常规地下水温度范围的n种控制温度，并依据ASV传感器标准检测流程测定各温度条件下各样品的重金属浓度值，得到若干样品测试数据，m的取值和n的取值均为5～10；常规地下水温度范围为5～35℃； 高浓度标准溶液的浓度值CH为： CH＝Cmin+0.8×Cmax-Cmin 其中Cmin为选定量程的检测范围下限；Cmax为选定量程的检测范围上限； 低浓度标准溶液的浓度值CL为： CL＝Cmin+0.1×Cmax-Cmin 其中Cmin为选定量程的检测范围下限；Cmax为选定量程的检测范围上限。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院南京土壤研究所，其通讯地址为：211135 江苏省南京市江宁区创优路298号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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