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龙图腾网获悉贵州师范学院申请的专利在线式动态水质指纹快速采集与预处理装置及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：CN121740566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610233468.8，技术领域涉及：G01N1/38；该发明授权在线式动态水质指纹快速采集与预处理装置及方法是由张惠欣;杨恒修;沈虎峻;王姝壹;陈令设计研发完成，并于2026-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本在线式动态水质指纹快速采集与预处理装置及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种在线式动态水质指纹快速采集与预处理装置及方法，包括：通过图论建模实现智能流路选择，将水质监测系统建模为有向加权图并进行双边连通分量分解以识别系统脆弱点，配置冗余流路提高容错能力；采用最优传输理论优化稀释控制，将稀释问题建模为光谱分布的最优传输问题，通过线性空间超梯度算法计算最优稀释比例；应用矩阵翻转图搜索算法加速光谱计算，将光谱数据矩阵抽象为翻转图模型，通过启发式搜索找到最优矩阵翻转操作序列。本发明显著提升了水质监测的效率、精度和鲁棒性，监测效率提升50%，测量误差降低70%，计算速度提升5‑10倍。

本发明授权在线式动态水质指纹快速采集与预处理装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种在线式动态水质指纹快速采集与预处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 从多个进水流路中智能选定待测流路，包括：获取整个水质监测系统的物理结构，将所述整个水质监测系统建模为第一有向加权图，其中顶点代表包含了采样点、过滤器、泵、混合器和检测器的关键组件，边表示连接所述关键组件之间的管路，所述边的权重表示流动时间、能耗或故障风险，输出与所述整个水质监测系统对应的系统拓扑图模型；基于所述系统拓扑图模型，应用深度优先搜索算法从起始顶点遍历所述系统拓扑图模型以识别所有割边，并通过删除识别到的所述所有割边将所述系统拓扑图模型分解为多个双边连通分量，得到双边连通分量分解结果；通过识别所述双边连通分量分解结果中各双边连通分量之间的连接关系，确定潜在单点故障位置，并在所述潜在单点故障位置配置冗余流路；在完成冗余流路的设计后，通过将水样采集问题形式化为修改版旅行商TSP问题，构建距离矩阵，其中所述距离矩阵的元素表示从一组件到另一组件的综合成本，应用割平面法求解所述距离矩阵中线性规划松弛问题以获得初始下界解，使用分支定界法逐步缩小所述初始下界解的整数缺口直至所述整数缺口小于预设阈值，得到最优采样路径；依据所述最优采样路径中的路径切换逻辑，控制具有冗余设计的多流路结构中电磁阀的开闭实现流路选择，确定所述待测流路； 基于光强衰减趋势预测模型判断光学视窗的污染程度，当预测的污染程度超过动态阈值时对光学视窗进行清洁，其中，所述光强衰减趋势预测模型为时序卷积网络模型； 在清洁后的所述光学视窗对应的测量通道中，对所述待测流路的水样进行检测，将浊度检测结果、色度检测结果、历史稀释效果评估数据输入稀释决策模型，其中，所述稀释决策模型采用深度神经网络架构； 根据所述稀释决策模型输出的稀释参数对所述待测流路的水样进行稀释处理； 对稀释处理后的水样进行光谱采集，获取水质指纹光谱数据，并基于所述水质指纹光谱数据计算水质参数，以完成水质指纹的采集与预处理。

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