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龙图腾网获悉净泰清远环境科技(西安)有限公司申请的专利一种基于AI技术的水中油光谱分析及数据传输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：CN120427549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510929891.7，技术领域涉及：G01N21/27；该发明授权一种基于AI技术的水中油光谱分析及数据传输系统是由王建伟;王明山;陆喜龙;高磊;李瑜;吕铭辉;陈小奇;刘正刚;颜萍利;杨乃旺设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI技术的水中油光谱分析及数据传输系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI技术的水中油光谱分析及数据传输系统，本发明涉及油质检测技术领域，包括光谱检测模块用于发射多波长光至水样并采集光信号；AI处理模块与光谱检测模块连接，用于基于光信号进行光谱分析，采用包含光吸收‑散射耦合模型、自注意力特征增强模型和多模态分类预测模型的关联算法组，输出油类浓度及分布信息；数据记录模块与AI处理模块连接，用于存储检测数据；辅助功能模块与数据记录模块连接，用于传输检测数据、发出语音提示以及为系统供电；通过散射校正单元和耦合模型消除光散射干扰，通过自注意力机制自动增强油类特征波长的权重，提升混合油类识别准确率，同时结合无线充电、实时云端传输及语音报警功能以及水中油监测。

本发明授权一种基于AI技术的水中油光谱分析及数据传输系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI技术的水中油光谱分析及数据传输系统，其特征在于，包括：光谱检测模块、AI处理模块、数据记录模块、辅助功能模块； 所述光谱检测模块用于发射多波长光至水样并采集光信号； 所述AI处理模块与所述光谱检测模块连接，用于基于所述光信号进行光谱分析，采用包含光吸收-散射耦合模型、自注意力特征增强模型和多模态分类预测模型的关联算法组，输出油类浓度及分布信息； 所述数据记录模块与所述AI处理模块连接，用于存储检测数据； 所述辅助功能模块与所述数据记录模块连接，用于传输检测数据、发出语音提示以及为系统供电;其中，所述光谱检测模块包括：散射校正单元，其用于计算散射系数，以修正不同波长下的光信号因水样中颗粒物质散射产生的干扰；所述散射系数的计算公式为，其中为平均油滴体积，基于激光粒度仪测量得到，为油类物质与水的相对折射率，基于油类参数表获得，为散射角，为光谱传感器单元中散射光采集通道的设计角度，为入射光波长；所述AI处理模块包括： 特征提取单元，其用于建立所述光吸收-散射耦合模型，推导出不同波长下油类物质的吸收系数，所述光吸收-散射耦合模型为： ； 其中为透射光强，为入射光强，为所求的油类物质的吸收系数，为由所述散射校正单元中确定的散射系数；为光程长度；为吸光度光谱；将不同波长下的吸光度整理为光谱特征向量，其中为波长点数； 预测单元，其通过所述自注意力特征增强模型计算特征权重，其中为光谱特征向量的查询表示，用于识别关键波长，为光谱特征向量的键表示，用于匹配重要特征，光谱特征向量的原始值，用于加权聚合，均由光谱特征经线性变换生成；种类与浓度分析单元，其与所述特征提取单元连接，基于油类物质的吸收系数结合油类参数表确定当前水样中油样的种类；基于结合朗伯-比尔定律反推获得当前水样中油样的浓度； 概率分布分析单元，其与所述特征提取单元和所述预测单元连接，将光谱特征向量和特征权重代入所述多模态分类预测模型中，确定各类油样在水样中的概率分布；所述多模态分类预测模型为： ； 其中，为第i类油的类别概率分布，为类别i对特征j的权重参数，基于训练确定；为注意力加权后的第j个波长特征，其中为对特征权重进行归一化的结果； 通过所述多模态分类预测模型确定各类油样的概率分布。

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