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龙图腾网获悉中国气象局人工影响天气中心申请的专利基于飞机催化作业的物理响应数据分析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：CN120612691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510614089.9，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于飞机催化作业的物理响应数据分析方法及系统是由张荣;高扬;林大伟;方春刚;张骁拓;左懂飞;何川;魏蕾设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于飞机催化作业的物理响应数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于飞机催化作业的物理响应数据分析方法及系统，方法包括：通过机载云粒子探测设备获取催化作业区域在催化操作前和催化操作后的三维云粒子分布数据集，三维云粒子分布数据集包含催化前粒子特征数据和催化后粒子特征数据；采用云粒子AI图像形状识别算法对催化前粒子特征数据和催化后粒子特征数据进行形态学特征提取处理，生成催化前后的粒子形态差异特征集合；构建动态物理响应评估模型，将粒子形态差异特征集合输入动态物理响应评估模型中执行多维度响应关联分析，生成催化作业的动态响应特征集合；根据动态响应特征集合生成催化策略优化指令集，并将催化策略优化指令集传输至机载催化控制系统以进行催化参数调整操作。

本发明授权基于飞机催化作业的物理响应数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于飞机催化作业的物理响应数据分析方法，其特征在于，包括： 通过机载云粒子探测设备获取催化作业区域在催化操作前和催化操作后的三维云粒子分布数据集，所述三维云粒子分布数据集包含催化前粒子特征数据和催化后粒子特征数据； 采用云粒子AI图像形状识别算法对所述催化前粒子特征数据和所述催化后粒子特征数据进行形态学特征提取处理，生成催化前后的粒子形态差异特征集合； 构建动态物理响应评估模型，将所述粒子形态差异特征集合输入所述动态物理响应评估模型中执行多维度响应关联分析，生成催化作业的动态响应特征集合； 根据所述动态响应特征集合生成催化策略优化指令集，并将所述催化策略优化指令集传输至机载催化控制系统以进行催化参数调整操作； 所述动态物理响应评估模型的构建步骤，包括： 获取历史催化作业案例中的物理响应验证数据集，所述物理响应验证数据集包含不同气象条件下催化作业后的降水增量数据及对应的样本粒子形态差异特征集合； 基于深度强化学习框架构建初始评估模型，将所述样本粒子形态差异特征集合作为状态输入，将所述物理响应验证数据集中的降水增量数据作为奖励信号，并设定所述降水增量数据与所述样本粒子形态差异特征集合的时间窗口为预设滞后时间区间，训练所述初始评估模型建立粒子形态变化与物理响应强度之间的映射关系； 在模型训练过程中引入粒子运动能量守恒约束条件，对所述映射关系进行物理规则校验，剔除异常映射关系，得到校验后映射关系； 根据所述校验后映射关系生成包含粒子相变路径分析模块和催化扩散效率计算模块的所述动态物理响应评估模型； 所述动态响应特征集合包含粒子相变效率特征、能量传递效率特征及催化扩散效率特征，所述将所述粒子形态差异特征集合输入所述动态物理响应评估模型中执行多维度响应关联分析，生成催化作业的动态响应特征集合，包括： 通过所述粒子相变路径分析模块对冰晶聚合形态变化特征进行相变阶段划分处理，生成冰晶从凝结核到冰相粒子的生长速率特征及液滴冻结过程的能量释放特征； 通过所述催化扩散效率计算模块对粒子分布密度梯度变化特征进行扩散动力学模拟处理，生成催化剂在垂直气流中的扩散范围特征及粒子群聚集效应特征； 将所述生长速率特征、所述能量释放特征和所述扩散范围特征输入预置的响应强度计算函数中，生成所述粒子相变效率特征和所述能量传递效率特征； 根据所述粒子群聚集效应特征与所述物理响应验证数据集中的作业效果数据进行匹配分析，生成所述催化扩散效率特征。

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中国气象局人工影响天气中心，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街46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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