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龙图腾网获悉内蒙古农业大学职业技术学院申请的专利基于多源数据融合的校园碳排放监测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：CN121213108B 。

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：202511772131.6，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权基于多源数据融合的校园碳排放监测方法及系统是由梁显丽;周艳秋;张保霞;陈红红;杨海波;刘俊英;雪莲;晓红设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的校园碳排放监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于碳排放监测技术领域，具体公开提供的基于多源数据融合的校园碳排放监测方法及系统，该方法包括：基于校园排放源清单进行监测区域划分和监测网络布置；通过监测网络实时监测二氧化碳浓度，结合历史数据建立的动态基准范围进行碳排放异常分析；基于异常区域内的传感器网络、实时风速和风向，通过时空关联分析识别异常主排放源并确定其异常度；生成监测报告并进行反馈。本发明通过差异化的监测网络布置、动态基准评估和多维度异常溯源，实现了对校园碳排放的精准监测和异常排放源的快速定位，本发明有效解决了现有技术中存在的监测盲区、溯源困难和管理针对性不足的问题，提升了监测结果的代表性和准确性。

本发明授权基于多源数据融合的校园碳排放监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的校园碳排放监测方法，其特征在于，该方法包括： 基于校园内的排放源清单，进行监测区域划分和监测网络布置； 将校园区域进行平面网格化划分，得到各划分的网格单元；获取所有排放源的位置坐标，计算每个网格单元内各类型排放源的数量以及从排放源清单中确定的高优先级排放源的数量；将各网格单元按排放源总数量和高优先级排放源数量分别进行升序排列，形成高数量优先序列和高优先级优先序列；对每个网格单元计算其在高数量优先序列和高优先级优先序列中的排名序号之和，得到该网格单元的综合决策得分；将所有网格单元按综合决策得分升序排列，形成综合优先序列；通过分位数划分法将综合优先序列中的网格单元划分为三个等级，得到一级、二级和三级监测区域；基于监测区域的等级，配置监测点位置，并在所述监测点位置布设二氧化碳传感器，将对应的数据采集模式配置至每一传感器，连接所有传感器形成传感器监测网络； 通过所述监测网络实时监测各监测区域内的二氧化碳浓度值，基于历史排放监测数据建立浓度动态基准范围，并结合所述动态基准范围和实时监测的二氧化碳浓度值进行碳排放异常分析； 基于当前所处时间段，从历史排放监测数据中选取最近M个同类型工作日的相同时段数据，构成基准数据集，对所述基准数据集进行线性回归，得到局部趋势斜率；从历史排放监测数据中选取出同类型工作日相同时段的所有二氧化碳浓度数据，进行线性回归得到整体趋势斜率，并计算局部趋势斜率与整体趋势斜率的相对偏差值得到补偿因子；基于基准数据集，计算平均碳排放浓度，基于平均碳排放浓度和补偿因子构建动态基准范围的上限和下限； 将存在碳排放异常的监测区域记为异常区域，基于异常区域内的传感器网络布置、实时风速和风向，通过时空关联分析识别异常主排放源，并确定其异常表征； 将存在碳排放异常的监测区域记为异常区域，将异常区域内浓度最大值对应的监测点记为浓度峰值监测点；确定浓度异常时段，以浓度异常时段的实时风向作为浓度扩散的主轴线方向，以浓度峰值监测点为顶点，沿主轴线方向的逆风方向建立扇形搜索区；从排放源清单中获取异常区域内所有已知排放源及其位置，将位于搜索区域内的已知排放源记为候选排放源；计算浓度峰值监测点与每一候选排放源之间的直线距离，将距离最近的排放源作为首要嫌疑源；并对所述首要嫌疑源进行活动状态验证，若验证通过，输出该首要嫌疑源为异常主排放源；若验证不通过，则从剩余候选排放源中选取距离次近的排放源作为新的首要嫌疑源，重复进行活动状态验证，直至找到通过验证的排放源并输出为异常主排放源； 基于识别的异常主排放源和异常表征，生成当前校园碳排放监测报告，并进行反馈； 获取异常主排放源对应的浓度峰值监测点在浓度异常时段的浓度序列；计算该序列中所有浓度值与动态基准范围上限的差值，并对正差值进行积分，得到累计超标积分值，并除以浓度异常时段长度得到浓度超标指数；将异常时段划分为多个连续的时间窗口，计算各窗口内浓度变化率的标准差作为趋势异常指数；从历史排放监测数据中提取累计异常次数和所述异常主排放源的累计标记次数，将所述累计标记次数与所述累计异常次数的比例记为标记异常比例；将浓度超标指数、趋势异常指数和标记异常比例作为异常表征。

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