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龙图腾网获悉北京工业大学;首都机场集团有限公司北京大兴国际机场申请的专利基于减污降碳需求的城市废弃物智能分类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：CN120724219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511188201.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于减污降碳需求的城市废弃物智能分类方法及系统是由顾一帆;彭贺;康春华;王颖佳设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于减污降碳需求的城市废弃物智能分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于减污降碳需求的城市废弃物智能分类方法及系统，属于废弃物处理技术领域，其具体包括：获取城市废弃物样本，借助光谱分析设备扫描样本，得到含特征吸收峰位置、强度及分子振动频率信息的综合光谱数据；基于量子力学计算模型解析光谱数据，获取各物质分子的振动能级跃迁概率分布；将振动能级跃迁概率分布输入预设的映射关系数据库，利用基于机器学习算法构建的分类匹配策略，从数据库中匹配出对应的垃圾物质类别，该方法能精准分类城市废弃物，有助于实现减污降碳目标，推动城市废弃物管理的智能化。

本发明授权基于减污降碳需求的城市废弃物智能分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于减污降碳需求的城市废弃物智能分类方法，其特征在于，包括： 获取城市废弃物样本，利用光谱分析设备对城市废弃物样本进行光谱扫描，得到综合光谱数据；所述综合光谱数据包括城市废弃物样本的特征吸收峰位置、强度及对应的分子振动频率信息； 基于量子力学计算模型对所述综合光谱数据进行解析，获得城市废弃物样本中各物质分子的振动能级跃迁概率分布；所述振动能级跃迁概率分布与分子结构、化学键类型及振动模式相关联； 将所述振动能级跃迁概率分布输入预设的映射关系数据库，通过配置的分类匹配策略从预设的映射关系数据库中匹配对应的垃圾物质类别；所述映射关系数据库存储有分子的振动能级跃迁概率分布与垃圾物质类别的映射关系；所述分类匹配策略基于机器学习算法构建； 所述基于量子力学计算模型对所述综合光谱数据进行解析，获得城市废弃物样本中各物质分子的振动能级跃迁概率分布，包括： 从综合光谱数据中提取特征吸收峰对应的波数，计算激发分子振动的光子能量； 基于密度泛函理论，结合综合光谱数据中反映的城市废弃物样本物质成分信息，确定交换关联泛函和基组； 利用确定的交换关联泛函和基组，构建城市废弃物样本中物质的分子结构模型，并对分子结构模型进行几何优化，得到稳定分子构型； 以稳定分子构型为输入，运用量子化学计算方法，计算优化后分子的振动频率和振动模式；所述振动频率与综合光谱数据中特征吸收峰对应的波数相匹配； 根据计算得到的振动模式，确定各振动模式对应的振动能级；所述振动能级的能量差等于激发分子振动的光子能量； 根据跃迁选择定则，以各振动模式对应的振动能级和激发分子振动的光子能量为参数，计算分子在不同振动能级之间的跃迁概率，建立跃迁概率与振动能级差、分子偶极矩变化参数的关系；所述振动能级差为不同振动能级之间的能量差；所述分子偶极矩变化参数为分子在振动过程中偶极矩的改变量； 将计算得到的分子在不同振动能级之间的跃迁概率按照对应的振动频率进行分组，形成与综合光谱数据中特征吸收峰一一对应的振动能级跃迁概率分布。

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