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龙图腾网获悉南通星耘矿山科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的亚甲蓝在线检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：CN121476099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610017992.1，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权一种基于人工智能的亚甲蓝在线检测方法及系统是由阚伟伟;贾四和设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的亚甲蓝在线检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及在线化学成分光谱分析技术领域，公开一种基于人工智能的亚甲蓝在线检测方法及系统，包括：通过主动注入化学扰动剂并采集光谱时序序列，利用差分处理消除背景干扰，并基于人工智能模型对目标物光谱特征的动态变化模式进行分析以确定其浓度，同时还将实际动态模式与理论模型进行比对，以实现对测量过程的在线自诊断与置信度评估，本发明将一个易受背景基质漂移影响的静态光谱解析难题，转化为一个分析目标物对标准刺激的动态响应速率问题，从而解决了动态复杂环境下长期测量的选择性与可靠性问题，提升了系统内生的环境免疫与自我校准能力。

本发明授权一种基于人工智能的亚甲蓝在线检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的亚甲蓝在线检测方法，其特征在于，该方法包括： 步骤a，对流经一检测点的待测水样，进行基线吸收光谱的采集； 步骤b，在完成步骤a后，向待测水样中注入剂量的化学扰动剂，以主动激发水样中亚甲蓝的光谱吸收特性发生动态变化，并在注入后的时间窗口内，进行多张吸收光谱的连续采集以形成光谱时序序列； 步骤c，将光谱时序序列中的每一张光谱均与步骤a采集的基线吸收光谱进行差分运算，以生成仅表征由动态变化构成的差分光谱时序序列，并从该差分光谱时序序列中，提取表征亚甲蓝特征吸收峰强度衰减过程的实际动态变化模式； 步骤d，将实际动态变化模式输入至人工智能模型，以确定待测水样中亚甲蓝的浓度； 步骤e，将步骤d确定的亚甲蓝的浓度，输入至一个规范化动态响应模型，以生成一个对应于该浓度的理想动态变化模式，规范化动态响应模型系预先通过对不含动力学干扰物的亚甲蓝标准溶液进行步骤a至步骤d的处理而建立； 步骤f，对步骤c获得的实际动态变化模式与步骤e生成的理想动态变化模式进行形态的比对，并基于两者的差异确定浓度测定结果的置信度； 以及，步骤f中基于两者的差异确定浓度测定结果的置信度的过程，具体包括：将实际动态变化模式与理想动态变化模式视为两个高维向量，并计算两者之间的形态偏差量，以获得一个动力学畸变指数；将动力学畸变指数与一个预先设定的置信度判定阈值进行比较；当动力学畸变指数小于置信度判定阈值时，将浓度测定结果标记为高置信度；以及当动力学畸变指数不小于置信度判定阈值时，将浓度测定结果标记为低置信度，并输出存在动力学干扰的警示信息； 步骤f中动力学畸变指数的计算，遵循以下规则：，其中，为由步骤c获得的实际动态变化模式所对应的衰减曲线函数，为由步骤e生成的理想动态变化模式所对应的衰减曲线函数，为时间变量，为步骤b中时间窗口的总时长。

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