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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利基于人工智能的污水处理数据管理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：CN120234741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510703093.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于人工智能的污水处理数据管理方法及系统是由孙业晖;孙广芝;隋媛设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的污水处理数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的污水处理数据管理方法及系统，涉及技术领域，获取污水处理系统的实时运行数据，通过预先训练的多源数据融合网络对所述实时运行数据提取污水处理系统的关键特征，将所述关键特征输入到预先训练的状态评估模型中，生成污水处理状态；根据所述污水处理状态，判断当前运行状态是否处于异常工况，若处于异常工况，则通过基于贝叶斯网络的诊断模型，基于实时运行数据和污水处理状态，识别异常原因，基于所述异常原因，将所述关键特征输入到基于随机森林的策略生成模型中，生成针对性的调控策略；解决了数据处理技术问题。

本发明授权基于人工智能的污水处理数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的污水处理数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取污水处理系统的实时运行数据； 步骤二：通过预先训练的多源数据融合网络对所述实时运行数据提取污水处理系统的关键特征；所述多源数据融合网络模型包括特征提取模块、时序建模模块、多源融合模块和特征输出模块； 在特征提取模块中，针对水质参数的数据流，采用一维卷积神经网络结构，包含3个连续的一维卷积块；针对工艺控制参数的数据流，采用门控循环单元网络，包含2层双向GRU结构；针对运行参数的数据流，采用多尺度残差网络结构，包含4个残差块； 在时序建模模块中，对三个数据流提取的特征分别应用时间注意力机制，学习不同时间点特征的重要性权重，然后对各时间点特征进行加权求和，得到具有时间重要性的特征表示； 在多源融合模块中，采用自适应特征融合策略，包含特征对齐、特征交互和特征融合三个步骤；特征对齐步骤通过全连接层将三个数据流经时序建模模块输出的特征映射到相同的特征空间；特征交互步骤通过跨流注意力机制，计算不同数据流对应的特征空间之间的相互影响；特征融合步骤则通过门控融合单元，根据各数据流特征经过特征交互步骤输出的特征空间的相关性，自适应地确定融合权重，生成综合特征表示；在特征输出模块中，通过两层全连接网络对所述综合特征表示进行降维和按融合权重进行特征选择，提取关键特征； 步骤三：将所述关键特征输入到预先训练的状态评估模型中，生成污水处理状态；根据所述污水处理状态，判断当前运行状态是否处于异常工况； 步骤四：若处于异常工况，则通过基于贝叶斯网络的诊断模型，基于实时运行数据和污水处理状态，识别异常原因； 步骤五：基于所述异常原因，将所述关键特征输入到基于随机森林的策略生成模型中，该模型通过集成多个决策树对不同异常类型进行分类，并结合历史处理经验和当前工况参数，生成针对性的调控策略。

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