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龙图腾网获悉江西远鑫资源循环投资开发有限公司申请的专利水质多参数实时监测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：CN120446416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510610403.6，技术领域涉及：G01N33/18；该发明授权水质多参数实时监测系统是由彭明霞;曾丽云;肖椿;肖远昭;王平平;徐永钊;肖汝;蓝忠道;周强设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本水质多参数实时监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水质监测技术领域，公开了一种水质多参数实时监测系统。该系统包含监测点位配置模块、水质参数采集模块、污染指数计算模块、异常检测模块、中央控制单元等。监测点位配置模块设定监测点位并生成采集规则；水质参数采集模块依规则获取水质参数集；污染指数计算模块计算污染指数；异常检测模块获取异常检测指标；中央控制单元综合分析生成水质评估参数。此外，系统还设有污染源追踪模块、存储单元和报警模块，可追踪污染源、存储数据、根据评估参数报警。该系统实现多参数实时监测、精准分析评估与污染源追踪，为水质管理提供全面支持，有效提升水环境监测水平，保障水资源安全。

本发明授权水质多参数实时监测系统在权利要求书中公布了：1.一种水质多参数实时监测系统，其特征在于，包括： 监测点位配置模块，用于设定目标监测区域内的监测点位，并基于所述监测点位生成对应的参数采集规则； 水质参数采集模块，用于根据所述参数采集规则从水质数据库中实时获取所述监测点位的水质参数集，并将所述水质参数集中的所有参数作为所述监测点位的监测维度参数； 污染指数计算模块，用于基于所述水质数据库中预设的污染源关联关系，通过多维融合算法计算所述监测点位的污染指数，并将所述监测点位的污染指数作为所述监测点位的监测维度参数； 异常检测模块，用于通过预设动态阈值分析方法获取所述监测点位的异常检测指标，并将所述监测点位的异常检测指标作为所述监测点位的监测维度参数； 中央控制单元，用于将所述监测点位发送至所述污染指数计算模块和所述异常检测模块，将所述参数采集规则发送至所述水质参数采集模块，还用于对所述监测点位的所有所述监测维度参数进行综合分析以生成所述监测点位的水质评估参数； 其中，所述水质数据库包括预设的污染源数据库和或实时监测数据库； 所述通过预设动态阈值分析方法获取所述监测点位的异常检测指标包括： 将所述监测点位以及所述监测点位所属流域内的预设参考点位均作为动态分析单元，基于所述监测点位所属流域获取所有历史水质数据及确定所述动态分析单元在历史时段的参数波动模式； 在所述参数波动模式基础上，基于每个所述历史水质数据在对应所述动态分析单元中的波动幅度，计算每个所述动态分析单元的异常初始指标和每个所述历史水质数据的偏离初始指标； 基于每个所述动态分析单元的异常初始指标和每个所述历史水质数据的偏离初始指标，通过双向迭代模型实现每个所述动态分析单元的异常检测指标和每个所述历史水质数据的偏离指标的同步优化，以获取每个所述动态分析单元的异常最终指标，将所述监测点位所对应动态分析单元的异常最终指标作为所述监测点位的异常检测指标； 设定对比动态分析单元为所有动态分析单元中的任意一个，对比历史水质数据为所有历史水质数据中的任意一个，同时在参数波动模式的基础上，将对比动态分析单元在对比历史水质数据中的波动量作为单独波动量，将对比动态分析单元在所有历史水质数据中的波动总量作为单独总波动量，将所有动态分析单元在对比历史水质数据中的波动量作为整体波动量，将所有动态分析单元在所有历史水质数据中的波动总量作为整体总波动量，此时判断单独波动量与单独总波动量的比值是否大于整体波动量与整体总波动量的比值，若是则判定对比动态分析单元在对比历史水质数据中存在显著异常，否则判定对比动态分析单元在对比历史水质数据中不存在显著异常； 当所述预设污染源关联关系为直接污染源关系时，判断所述监测点位在所述水质数据库中是否关联至污染源节点，若是则所述监测点位的污染指数为所述监测点位关联的所有污染源节点的污染贡献值的累加，否则所述监测点位的污染指数即为所述监测点位自身的基础污染值； 当所述预设污染源关联关系为间接污染源关系时，所述监测点位的污染指数为所述监测点位通过上下游关联路径获取的所有污染源节点的污染贡献值的加权总和； 还包括与所述中央控制单元连接的污染源追踪模块； 所述污染源追踪模块，用于设定目标污染类型，通过预设时空关联分析方法获取所述监测点位与所述目标污染类型的时空关联度，并将所述时空关联度作为所述监测点位的监测维度参数； 所述污染源追踪模块通过预设时空关联分析方法获取所述监测点位与所述目标污染类型的时空关联度包括： 从污染扩散模型库中获取所述监测点位的历史污染扩散路径集合，从污染扩散模型库中获取所述目标污染类型的标准扩散路径集合，将所述历史污染扩散路径集合与所述标准扩散路径集合之间的时空重合度作为所述监测点位与所述目标污染类型的第一关联度； 将所述监测点位在预设时间段内的污染浓度变化曲线与所述目标污染类型的标准浓度变化曲线进行动态匹配，获取两者的波形相似度作为所述监测点位与所述目标污染类型的第二关联度； 将所述第一关联度、所述第二关联度或所述第一关联度与所述第二关联度的加权平均值作为所述监测点位与所述目标污染类型的时空关联度。

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