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龙图腾网获悉珠江水资源保护科学研究所申请的专利用于河道水的污染监测方法、系统及存储介质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：CN120741381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511160911.5，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权用于河道水的污染监测方法、系统及存储介质是由马海涛;何景亮;黄亮;马静;林文杰;罗昊;林卡尼;王申芳;李加龙;吴利桥;杨晓灵;唐晨桂;庄泽鑫;邵伟;张宛宛;王张娜;许嘉鑫;郑志成设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于河道水的污染监测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及污染监测技术领域，尤其涉及用于河道水的污染监测方法、系统及存储介质，包括：通过多点同步采集技术获取河道沉积物光谱数据，并采用主成分分析提取特征向量，确定污染物种类；结合水动力和分子极化效应，利用反向传播神经网络预测污染物扩散方向和界面极化强度，生成污染物在沉积物中的分布模式；获得污染源空间分布的电位梯度和化学键振幅特征；匹配光谱信号的信号衰减率与化学键合强度模型，确定污染物排放频率和界面散射效应；结合污染源持续性和化学键振幅，追溯污染源的空间分布、排放频率和电位梯度。通过这些步骤，本发明实现了污染源的精准追溯和动态监测，有效提高了污染物检测的准确性和水质治理的科学性。

本发明授权用于河道水的污染监测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于河道水的污染监测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：获取河道沉积物光谱数据，根据主成分分析提取第一特征向量，根据第一特征向量与预设污染物光谱模板的余弦相似度确定污染物种类； 步骤S2：根据所述污染物种类、水动力影响和分子极化效应通过反向传播神经网络判断污染物扩散方向和界面极化强度，得到污染物在沉积物中的分布模式； 步骤S3：根据分布模式和波长散射强度通过聚类分析得到污染源空间分布的电位梯度分布和化学键振幅的空间特征，匹配光谱信号的信号衰减率与预设化学键合强度模型确定污染物排放频率和界面散射效应； 步骤S4：通过分析所述污染物排放频率和界面散射效应的时间序列得到污染物脉冲持续时间和沉积物中污染物沉积比例的动态趋势； 步骤S5：根据动态趋势与预设污染物扩散模型的偏差判断污染源的持续性，通过加权平均得到污染源空间分布的电位梯度分布和污染物排放频率的追溯结果，包括：根据污染源的持续性和化学键振幅提取特征参数，结合电位梯度分布和波长调制特性生成加权特征集，通过加权平均对加权特征集进行处理，得到污染源空间分布的电位梯度分布，计算污染物排放频率的追溯结果，针对追溯结果进行验证，生成污染源空间分布的最终特征矩阵； 其中，通过主成分分析提取第一特征向量，包括：针对原始光谱数据集进行标准化处理，得到标准化光谱矩阵，通过主成分分析对标准化光谱矩阵进行分解，提取包含光谱相位移、表面电荷密度、时间延迟分布的第一特征向量，计算第一特征向量的方差贡献率，根据方差贡献率筛选主成分，得到主成分特征集，针对主成分特征集进行正交化处理，生成优化后的第一特征向量，用于后续污染物种类确定； 通过反向传播神经网络判断污染物扩散方向和界面极化强度，包括：根据第一特征向量构建输入特征集，结合水动力影响和分子极化效应生成训练数据集，通过反向传播神经网络对训练数据集进行训练，得到污染物扩散预测模型，通过污染物扩散预测模型计算污染物扩散方向和界面极化强度，生成污染物在沉积物中的分布模式，针对分布模式进行验证，得到污染物分布的空间特征。

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