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龍圖騰網獲悉水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院;中國水利水電第九工程局有限公司;新疆維吾爾自治區塔里木河流域管理局申請的專利一種結合知識圖譜和機器學習的河湖水體污染定量溯源方法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：CN120106206B 。

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：202510585342.2，技術領域涉及：G06N5/025；該發明授權一種結合知識圖譜和機器學習的河湖水體污染定量溯源方法是由陳求穩;莫康樂;陳誠;張建云;韓依霖;李江;何夢男;魏光輝;馬金戈;楊疆衛;廖茂居設計研發完成，并于2025-05-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種結合知識圖譜和機器學習的河湖水體污染定量溯源方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種結合知識圖譜和機器學習的河湖水體污染定量溯源方法。本發明涉及水質污染溯源技術領域，本發明通過收集處理目標河流段數據，構建水動力—水質模型，基于目標河段排口位置，通過單位脈沖響應測試，獲取各排口不同排放情境下河道下游污染物擴散特征及目標斷面濃度時序特征，構建“源強?時間?濃度”關系知識圖譜，從圖譜中隨機提取樣本集，采用機器學習方法訓練樣本集，學習下游斷面濃度時序與多排口源強之間的非線性映射關系，進行河道污染物擴散過程動態反演，實現污染源的快速定位與貢獻量化，最后采用蒙特卡洛抽樣方法生成污染源位置的概率分布，輔助提高溯源判定優先級，從而提升河流水質污染溯源的準確性和響應速度。

本發明授權一種結合知識圖譜和機器學習的河湖水體污染定量溯源方法在權利要求書中公布了：1.一種結合知識圖譜和機器學習的河湖水體污染定量溯源方法，其特征在于，包括： 步驟一，確定目標河流控制斷面及監測河段長度，收集河流水文數據、水質數據、水工建筑物數據、河道地形數據、氣象數據以及污染排口位置數據，對收集的數據進行預處理； 步驟二，基于河道地形數據劃分水動力-水環境模型網格，以實測河流水文數據、水質數據、氣象數據作為輸入，獲取研究河段內污染物濃度的降解、擴散特征； 步驟三，對河道內污染排口進行單脈沖排放測試，獲取目標斷面濃度-時間序列，生成各排口單位響應函數，構建目標斷面源強—時間—濃度關系知識圖譜； 步驟四，構建Bi-LSTM模型，從源強—時間—濃度關系知識圖譜中提取時序數據作為訓練樣本集，學習目標斷面濃度時序與多排口源強之間的非線性映射關系； 步驟五，采用蒙特卡洛抽樣方法對多排口競爭性貢獻率權重進行統計，結合排放時間與排口位置數據，生成污染源排口的概率分布，最終確定污染源排口； 其中，采用蒙特卡洛抽樣方法對多排口競爭性貢獻率權重進行統計，針對污染源排放量擾動，基于歷史數據和不同類型排口排放許可限值，通過簡單隨機抽樣生成N組源強組合； 通過源強—時間—濃度關系知識圖譜對應查詢下游目標斷面擾動濃度時序： ； 其中，表示受擾動影響的下游目標斷面污染物濃度；表示下游目標斷面污染物濃度時序；表示擾動項； 運行Bi-LSTM模型輸出各排口源強估計，按時間積分計算其貢獻權重： 其中，表示排口i的權重；表示各排口源強估計；表示j個排口的總源強估計； 計算各排口貢獻權重的均值、方差、95%置信區間： 95%置信區間： 其中，、分別表示貢獻權重的均值、方差，表示第k次取樣的值； 統計N次模擬中各排口成為主要貢獻源的貢獻率： 其中，表示排口i貢獻率，其中，、分別表示排口i和j的權重； 基于貢獻率值最終確定造成河流目標斷面水質超標的污染源排口。

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水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院;中國水利水電第九工程局有限公司;新疆維吾爾自治區塔里木河流域管理局，其通訊地址為：210029 江蘇省南京市鼓樓區廣州路223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”。