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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种多组分重金属光谱深度学习检测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：CN119935920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510439291.2，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种多组分重金属光谱深度学习检测方法是由段倩囡;张海龙;李剑超;张宏芳;孙乐涵;云朵;闫亮;陈泽华;闫鹏伟;张晓丹;郭忠明;翟宝昕设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多组分重金属光谱深度学习检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多组分重金属光谱深度学习检测方法及系统，属于分析化学与仪器分析技术领域。该方法通过组合化学探针显色技术增强多组分重金属的UV‑Vis光谱差异性，结合深度学习模型解析复杂非线性光谱信号，并通过数据增强策略提升模型泛化能力。系统集成轻量化端到端检测平台，适配低成本便携设备，实现分钟级多组分同步检测。本发明通过三大核心技术（组合探针→光谱增强→深度学习）形成闭环技术路径，突破传统方法在多组分、小样本、复杂场景下的技术瓶颈，为重金属污染防控提供高效、精准、低成本的完整解决方案，解决了传统方法设备昂贵、检测效率低及多组分解析能力不足的问题，适用于环境监测、污水处理等场景。

本发明授权一种多组分重金属光谱深度学习检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多组分重金属光谱深度学习检测方法，其特征在于，包括以下步骤：多组分重金属分散系组合化学探针配置，通过正交实验筛选显色剂配比与反应条件，触发多组分重金属的特异性显色反应，生成差异化UV-Vis叠加光谱；多组分重金属分散系UV-Vis叠加光谱的高通量采集，通过高斯噪声和光谱混合技术进行数据增强；数据标准化与数据集准备，基于物理化学机理对原始光谱数据进行高斯噪声添加、光谱混合及标准化处理，生成扩展训练数据集；多组分重金属分散系深度学习模型开发，通过深度学习模型，采用端到端设计，采用Transformer模型，输入标准化吸光度序列，嵌入正弦-余弦位置编码，实现从原始光谱数据输入到多组分浓度输出的全流程自动化分析；模型性能评估，采用了多种回归评估指标，包括均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）和平均绝对误差（MAE）；所述组合化学探针的显色剂选自硫代酰胺类、偶氮类或卟啉类化合物中的至少两种，并通过正交实验优化其反应条件，包括pH值范围6.0-8.5、反应温度20-40℃及反应时间5-30分钟，选择了多种重金属离子作为目标分析物，并根据其化学性质筛选了多个显色剂，这些显色剂具有不同的特异性和反应特性，能够与不同的重金属离子形成显色反应，接下来，将这些显色剂随机组合成多个组合化学探针，旨在提高其对多组分重金属的响应能力，随后，将配置好的组合化学探针与单一重金属溶液在多孔板中混合，观察其显色反应效果，所述组合化学探针的显色剂为硫代酰胺类、偶氮类及卟啉类化合物的三元组合，质量配比范围为1:1:1至1:2:3，显色反应条件通过L93^4正交实验优化，具体包括：pH值6.5-8.0、反应温度25-35℃、反应时间10-20分钟，显色灵敏度≤0.01mgL，适用于锑、镉、铜、镍、铁五种重金属的特异性检测，在这一过程中，通过比较不同组合探针与金属的反应效果，评估显色反应的灵敏度、选择性和稳定性，最终，选出显色效果最好的金属和显色剂组合，以确保在多金属样品中能获得最佳的显色信号和最低的干扰。

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