买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利水体浮游藻类生物量规模监测预警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：CN119670978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411853736.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权水体浮游藻类生物量规模监测预警系统及方法是由任治玮;陈绎之;陈俊敏;杨舒寒;荆泽霖;汪雨柔设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本水体浮游藻类生物量规模监测预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开水体浮游藻类生物量规模监测预警系统及方法。系统是依托生态数学模型的藻类生物量规模测量方案，包括样本采集模块100、水质类型识别模块200、初始模型匹配模块300、目标模型率定模块400、藻类生物量规模预测模块500、水华信息处理模块600。通过分水质类型触发响应与匹配模型的分层分类技术逻辑，系统对高有机物水质具有阶段跃升式响应，具备应急管理意义。通过围绕种群动态构建预测模型、将有机物含量重要性置于氮磷含量之前、对环境因子分类构建数学函数、以地表径流变量表征水体水动力特征等手段，本发明节省了数据成本与运算开销，降低了技术方案推广适应性。本发明还提供基于系统的水体浮游藻类生物量规模监测预警方法。

本发明授权水体浮游藻类生物量规模监测预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.水体浮游藻类生物量规模监测预警系统，其特征在于：包括样本采集模块100、水质类型识别模块200、初始模型匹配模块300、目标模型率定模块400、藻类生物量规模预测模块500； 所述样本采集模块100获取监测水体水质监测数据RD、气象数据、水文数据组成监测样本MS，样本MS1用于生成预测目标模型，样本MS2用于浮游藻类生物量预测； 所述水质类型识别模块200读取模块100的样本MS1，识别监测水体水质类型并添加水质模型标签，富含有机物的水质类型添加水质标签E； 所述初始模型匹配模块300根据水质模型标签匹配G预测初始模型；若读取到水质标签E，匹配G预测初始模型Ⅰ，所述G预测初始模型Ⅰ如式1表达， G＝A×gmax×GT×GI×GCOD×GQ式1 式中，G－浮游藻类生物量生长率、无量纲，GT－水温函数，GI－日照函数，GCOD－CODCr函数，GQ－水动力函数 式中，T－水温、单位℃，I－日照时数、单位h，q－水动力变量、单位依所选变量确定，COD－CODCr化学需氧量、单位mgL；均为模型自变量； A－过度生长系数、无量纲，gmax－浮游藻类最大生长率、无量纲，Topi－最佳水温、单位℃，Iopi－最佳日照时数、单位h，kCOD－半饱和CODCr浓度、单位mgL，kq－水动力变量影响系数、无量纲，q0－水动力变量临界值、单位依所选变量确定；均为模型参数； 所述目标模型率定模块400读取模块100的样本MS1与模块300的G预测初始模型，将数据RD输入G预测初始模型，通过参数率定确定模型参数的最优解集，生成对应的G预测目标模型； 所述藻类规模预测模块500读取样本MS2，利用G预测目标模型测算浮游藻类生物量在预测i日的生长率Gi。

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西南交通大学，其通讯地址为：610031 四川省成都市金牛区二环路北一段111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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。