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龙图腾网获悉湖南农业大学申请的专利基于数字孪生模型的耐盐碱水稻育种盐度智能调控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：CN121660403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610169680.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于数字孪生模型的耐盐碱水稻育种盐度智能调控方法是由段立军;朱幸辉;孙超然;肖钊;陈立锋设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生模型的耐盐碱水稻育种盐度智能调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生模型的耐盐碱水稻育种盐度智能调控方法，涉及水稻育种盐度调控技术领域，所述方法包括如下步骤：构建与物理育种盐池对应的数字孪生模型；实时采集数据并生成用于驱动所述数字孪生模型的标准化特征向量；将标准化特征向量输入数字孪生模型，实现数字孪生体对物理实体的状态同步；基于更新后的数字孪生模型和环境数据，输出未来时间步长的盐度预测值；根据预设的盐度目标设定值、系统状态与总扰动以及盐度预测值，计算得到用于调节盐度的控制指令；将所述控制指令发送至物理执行机构。本发明为耐盐碱水稻育种提供了可量化、可预测、可复现的智能化环境管控整体解决方案，提升了育种试验的精度与效率。

本发明授权基于数字孪生模型的耐盐碱水稻育种盐度智能调控方法在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生模型的耐盐碱水稻育种盐度智能调控方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、构建与物理育种盐池对应的数字孪生模型，所述数字孪生模型包含机理内核与数据驱动校正模块； 其中，所述步骤S1中，所述数字孪生模型包括数据驱动接口层、混合模型内核层以及服务引擎层；所述数据驱动接口层用于接收并同化实时传感数据；所述混合模型内核层用于进行仿真与预测计算；所述服务引擎层提供状态可视化与仿真推演服务； 所述混合模型内核层由机理模型与数据驱动校正模块串联构成；所述机理模型基于盐分质量守恒物理方程构建，用于提供基础仿真框架；所述数据驱动校正模块以所述机理模型的预测残差、历史状态及环境序列为输入，通过深度学习网络学习未建模动态，并输出对机理模型预测结果的动态修正量； 步骤S2、通过部署于物理育种盐池的传感器网络实时采集数据，并对数据进行异常检测、动态温度补偿和冗余融合处理，生成用于驱动所述数字孪生模型的标准化特征向量； 步骤S3、将所述标准化特征向量输入数字孪生模型，利用扩张状态观测器实时估计系统状态与总扰动，实现数字孪生体对物理实体的状态同步，并基于总扰动对所述机理内核的参数进行自适应更新； 其中，所述步骤S3中，数字孪生模型的更新过程，具体包含一个双环自适应机制： 内环为基于扩张状态观测器的状态同步环，利用物理传感器测量值实时校正孪生模型的内部状态估计值，并观测总扰动； 外环为参数自学习环，周期性地利用所述扩张状态观测器观测得到的总扰动历史序列，通过参数辨识算法反向优化校正所述机理模型中的时变参数； 步骤S4、基于更新后的数字孪生模型和环境数据，驱动所述数字孪生模型中的混合模型运行，输出未来时间步长的盐度预测值； 步骤S5、根据预设的盐度目标设定值、由扩张状态观测器估计的系统状态与总扰动以及盐度预测值，通过包含跟踪微分器和扰动补偿环节的自抗扰控制算法，计算得到用于调节盐度的控制指令； 步骤S6、将所述控制指令发送至物理执行机构，对盐池进行补水或调盐操作，实现盐度的闭环智能调控。

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