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龍圖騰網獲悉武漢工程大學申請的專利基于機器學習與多源數據融合的智能檢測與動態預警系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120346670B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510851829.0，技術領域涉及：B01D65/10；該發明授權基于機器學習與多源數據融合的智能檢測與動態預警系統是由姚蕾;曹茜;陳喆;姚貞建;柳俊杰;孟智健設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習與多源數據融合的智能檢測與動態預警系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于機器學習與多源數據融合的智能檢測與動態預警系統，涉及膜分離工藝監測技術領域，由數據采集與預處理部分、物理模型與數據驅動模型部分、動態權重融合與自適應機制部分和人機交互與報警部分組成，系統通過采集膜通量、跨膜壓差、溶液濃度、溫度、進水流量及操作壓力等參數，結合改進的XGBoost機器學習模型，構建綜合污染指數以量化膜污染程度；模型通過特征工程，實現污染機理與數據規律的雙重解析。系統支持從分鐘級預警到小時級清洗決策的全閉環管理，并通過貝葉斯優化動態調整閾值，顯著提升系統的泛化性與抗干擾能力，適用于反滲透、超濾等膜分離工藝的智能化運維。

本發明授權基于機器學習與多源數據融合的智能檢測與動態預警系統在權利要求書中公布了：1.基于機器學習與多源數據融合的智能檢測與動態預警系統，其特征在于，包括： 數據采集與預處理模塊，用于采集膜分離過程中的膜通量、跨膜壓差、溶液濃度、溫度、進水流量及操作壓力，并整合歷史運行數據，形成數據集； 數據分析模塊，用于依據所述數據集，通過設置物理模型，依據膜污染動力學理論模擬污染趨勢，并利用數據驅動模型，通過機器學習方式從歷史數據中學習非線性關系； 自適應調整模塊，用于通過貝葉斯優化或SHAP值分析，為所述物理模型和所述數據驅動模型分配動態權重系數，并根據膜老化或水質突變實時調整權重； 交互預警模塊，用于展示實時PI值、污染趨勢及權重變化，并通過消息隊列觸發閾值超標報警； 所述數據分析模塊，依據所述物理模型，獲取物理驅動指數，用于量化流量波動與污染積累的直接影響；依據所述數據驅動模型，獲取數據驅動指數，用于通過機器學習捕獲非顯式規律，將概率輸出轉化為指數形式以增強敏感性； 所述數據分析模塊，依據所述物理驅動指數和所述數據驅動指數，獲取綜合污染指數，其中，所述綜合污染指數表示為： 式中，：物理驅動指數的權重，反映物理機理的貢獻比例；：數據驅動指數的權重，反映機器學習模型從歷史數據中學習的經驗的貢獻比例，PI表示綜合污染指數； 所述數據分析模塊，在獲取物理驅動指數時，物理驅動指數表示為： 式中，：權重系數；：對應t時間點下的跨膜壓差；：時間窗口；：對應t時間點下的膜通量；：進水的流量；：對應t時間點下的溶液濃度；：進水溶液初始濃度；其中，量化單位流量下跨膜壓差的時間變化率，反映膜污染導致的流動阻力累積效應；通過參考濃度歸一化實際濃度，衡量污染物截留效率與膜污染程度的負相關性。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢工程大學，其通訊地址為：430205 湖北省武漢市東湖新技術開發區光谷一路206號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。