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龙图腾网获悉广西科学院申请的专利一种海上溢油污染扩散预警预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：CN120012647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510092292.4，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种海上溢油污染扩散预警预测系统及方法是由陈波;董德信;覃仙玲;牙韩争;陈宪云;朱冬琳;张继云;韦聪设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海上溢油污染扩散预警预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海上溢油污染扩散预警预测系统及方法，涉及海洋环境预测技术领域，该系统包括：数据采集与预处理单元、模型构建与路径模拟单元、路径预测与异常检测单元、模型参数优化单元及可视化展示单元；模型构建与路径模拟单元，用于基于海洋数值模型，构建海上溢油输运模型，并结合预处理后的多源数据，对溢油扩散的路径进行模拟。本发明通过采集并预处理海洋环境中的多源数据，拓宽了海上溢油事件的监测范围，确保了数据的全面性和时效性；同时，通过构建新的特征变量，不仅增强了模型模拟的精度，也使得预测结果更加符合实际情况，从而大幅提高了预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种海上溢油污染扩散预警预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种海上溢油污染扩散预警预测系统，其特征在于，该系统包括：数据采集与预处理单元、模型构建与路径模拟单元、路径预测与异常检测单元、模型参数优化单元及可视化展示单元； 所述数据采集与预处理单元，用于采集海洋环境中的多源数据，并对采集到的多源数据进行预处理； 所述模型构建与路径模拟单元，用于基于海洋数值模型，构建海上溢油输运模型，并结合预处理后的多源数据，对溢油扩散的路径进行模拟； 所述路径预测与异常检测单元，用于根据溢油扩散路径的模拟结果和历史多源数据，利用因果卷积神经网络模型预测溢油扩散路径，并实时检测多源数据中的异常值； 所述模型参数优化单元，用于将检测到的异常值反馈至因果卷积神经网络模型中，通过调整因果卷积神经网络模型参数，优化溢油扩散的路径预测结果； 所述可视化展示单元，用于利用图神经网络技术，将优化后的溢油扩散路径预测结果进行可视化展示； 所述数据采集与预处理单元包括：特征工程模块； 所述特征工程模块，用于利用非线性降维算法对数据清洗后的多源数据进行降维处理，并根据溢油扩散的物理机制，建立多源数据集； 所述特征工程模块包括：参数设定子模块、数据降维子模块、特征计算子模块及数据集建立子模块； 所述参数设定子模块，用于基于数据清洗后的多源数据，设定非线性降维算法的相关参数； 所述数据降维子模块，用于利用非线性降维算法，对数据清洗后的多源数据进行降维处理，输出降维后的多源数据，建立初始数据集； 所述特征计算子模块，用于根据溢油扩散的物理机制，分析并计算溢油点的动力学势能和污染物漂移指数； 所述数据集建立子模块，用于基于计算结果，构建新的特征变量，并将新的特征变量添加至初始数据集中，建立多源数据集； 所述路径预测与异常检测单元包括：训练集建立模块、模型构建与训练模块、路径预测模块及异常值检测模块； 所述训练集建立模块，用于收集并预处理历史多源数据，结合溢油扩散的路径模拟结果，建立训练集； 所述模型构建与训练模块，用于基于卷积神经网络算法，构建因果卷积神经网络模型，并利用训练集对构建的因果卷积神经网络模型进行训练； 所述路径预测模块，用于采集实时多源数据，并将实时多源数据输入至训练完成的因果卷积神经网络模型中，对溢油扩散路径进行预测； 所述异常值检测模块，用于结合孤立森林算法，对输入的实时多源数据流进行异常值检测。

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广西科学院，其通讯地址为：530000 广西壮族自治区南宁市大学大岭路98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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