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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利多粒径组合优化的光学指纹泥沙来源示踪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：CN119555614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411806603.0，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权多粒径组合优化的光学指纹泥沙来源示踪方法是由倪玲珊;方怒放;牛浩邦;戴伟;张风宝设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本多粒径组合优化的光学指纹泥沙来源示踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多粒径组合优化的光学指纹泥沙来源示踪方法，包括：划分泥沙源地类型为S型和G型，采集相应类型样品并分别将其湿筛至三种粒径范围，并测定其光谱；对湿筛后获得的样品进行基于光谱的PCA‑LDA判别分析；将通过判别分析的样品按不同组合方式以及不同梯度占比配制成一系列混合样本，并测定其光谱数据，作建模用；利用偏最小二乘回归法进行建模，将建模集样本的原光谱数据和经光谱预处理后的光谱数据分别与对应样本的源样比例值进行拟合，建立光谱示踪模型，并从中筛选出最佳示踪模型；利用最佳示踪模型进行泥沙来源的预测与评估。其可以提高光学指纹示踪结果的准确性。

本发明授权多粒径组合优化的光学指纹泥沙来源示踪方法在权利要求书中公布了：1.多粒径组合优化的光学指纹泥沙来源示踪方法，其特征在于，包括： 划分源地类型：以沟缘线为界将待采集样品的泥沙源地划分为S型源地和G型源地；其中，S型源地为新黄土源地，G型源地为老黄土源地； 采集样品：在S型源地内选取五个采样区，在每个采样区内分别采集样品获得五个S型样品，以S1、S2、S3、S4、S5表示；在G型源地内选取五个采样区，在每个采样区内分别采集样品获得五个G型样品，以G1、G2、G3、G4、G5表示；对采集的五个S型样品S1-S5和五个G型样品G1-G5分别进行湿筛处理，获得三种粒径范围共三十个样品S1-31、S1-63、S1-125、S2-31、S2-63、S2-125…S5-31、S5-63、S5-125、G1-31、G1-63、G1-125、G2-31、G2-63、G2-125…G5-31、G5-63、G5-125，其中，S1-31、S1-63、S1-125分别表示S1型样品湿筛后获得粒径范围为0-31μm、31-63μm、63-125μm的样品，S2-31、S2-63、S2-125分别表示S2型样品湿筛后获得粒径范围为0-31μm、31-63μm、63-125μm的样品，…以此类推；G1-31、G1-63、G1-125分别表示G1型样品湿筛后获得粒径范围为0-31μm、31-63μm、63-125μm的样品…以此类推； 利用湿筛后获得的三十个样品进行基于光谱的泥沙源样判别分析，测定每个样品的光谱数据，并对获得的光谱数据进行PCA-LDA判别分析，以判定不同源地类型及不同粒径范围的样品是否能够被有效区分，若判定通过，则进入下一步，否则，重新归类后再次进行判别分析，直至判别分析通过为止；其中，所述光谱数据包括中红外光谱数据、可见光光谱数据或近红外光谱数据； 判定分析通过后，将来自同源地的同粒径样品按照同质量配比进行混合获得六种源样样品S31、S63、S125、G31、G63、G125，并将这六种源样样品按不同的组合方式以及不同的梯度占比，配制成一系列混合样本，并测定其光谱数据；从混合样本中随机选取23的样本作为建模集样本，剩余13的样本作为预测集样本；其中，样品S31是将判定分析通过后的S1-31、S2-31、S3-31、S4-31、S5-31样品按照1:1:1:1:1的质量配比进行混合而成，样品S63是将判定分析通过后的S1-63、S2-63、S3-63、S4-63、S5-63样品按照1:1:1:1:1的质量配比进行混合而成，样品S125以此类推；样品G31是将判定分析通过后的G1-31、G2-31、G3-31、G4-31、G5-31样品按照1:1:1:1:1的质量配比进行混合而成，样品G63和G125以此类推； 对所述建模集样本的光谱数据进行预处理，利用偏最小二乘回归法进行建模，将建模集样本的原光谱数据和经光谱预处理后的光谱数据分别与对应样本的源样比例值进行拟合，建立光谱示踪模型，并从中筛选出最佳示踪模型； 利用所述最佳示踪模型进行泥沙来源的预测与评估。

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