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龙图腾网获悉北京市计量检测科学研究院申请的专利一种原矿离子浓度的测量分析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：CN118883473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202410921265.9，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权一种原矿离子浓度的测量分析方法及系统是由沈上圯;张琳;吕庆斌;乔磊;郭鸾;仝棣;陈龙;商宇扬;胡博设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种原矿离子浓度的测量分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种原矿离子浓度的测量分析方法及系统，涉及离子浓度分析技术领域，包括，通过采集设备采集原矿样品的光谱数据，并进行标准化处理；使用高斯模型对采集的光谱数据进行特征提取，构建特征变量集合；根据特征变量集合的特征分析特征权重，通过特征权重对样品的离子浓度计算综合预测值。本发明所述方法通过对光谱数据进行平滑处理和高斯拟合，可以准确提取光谱数据中的吸收峰特征，通过特征权重函数有效整合了更多的光谱信息，提高了模型对复杂光谱信号的处理能力，进而提升了预测准确性，通过综合预测函数的计算，全面考虑了光谱数据的多个维度信息，精确描述了特征变量在其波长范围内的影响。

本发明授权一种原矿离子浓度的测量分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种原矿离子浓度的测量分析方法，其特征在于：包括，通过采集设备采集原矿样品的光谱数据，并进行标准化处理；使用高斯模型对采集的光谱数据进行特征提取，构建特征变量集合；根据特征变量集合的特征分析特征权重，通过特征权重对样品的离子浓度计算综合预测值；基于历史数据设定最大阈值和最小阈值，判定综合预测值可信度，通过无线加密传输和本地存储介质对光谱数据进行存储和备份；所述通过采集设备采集原矿样品的光谱数据，并进行标准化处理，包括，选择待测原矿样品，使用紫外可见分光光度计采集样品光谱数据；对采集的光谱数据进行预处理，使用基线校正方法去除光谱数据中的背景噪声，并对光谱数据进行标准化处理；所述使用高斯模型对采集的光谱数据进行特征提取，构建特征变量集合，包括，使用Savitzky-Golay滤波器对光谱数据进行平滑处理，使用高斯模型对平滑处理后的光谱数据进行拟合，包括：计算波长λ的高斯吸收值： 其中Gλ表示波长λ的高斯吸收值，A表示峰值高度，μ表示吸收峰的中心波长，σ表示吸收峰的宽度；计算高斯模型拟合误差，误差函数表示为： 其中E表示拟合误差值，N表示数据点数量，S'λi表示第i个波长平滑处理后的光谱数据，Gλi表示第i个波长λ的高斯吸收值；使用梯度下降法最小化误差函数E，并确定最优的A、μ和σ，记录每个吸收峰的波长λi和峰值高度Ai，并组合为特征变量集合，表示为：F＝{λ1,A1，λ2,A2，……，λi,Ai}；其中F表示特征变量集合，Ai表示第i个吸收峰的峰值高度，λi表示第i个吸收峰的波长；所述根据特征变量集合的特征分析特征权重，包括，基于特征变量集合F的每个吸收峰的波长λi和峰值高度Ai，并基于吸收峰的宽度σ设定积分范围；引入积分计算累积每个特征的权重值，计算特征权重，表示为： 其中Wλi,Ai表示第i个特征权重，κ表示为积分变量；所述通过特征权重对样品的离子浓度计算综合预测值，包括，计算每个特征的指数衰减积分部分Di，表示为： 其中T表示温度常数；基于特征变量集合F中每个特征权重和指数衰减积分部分的计算，通过求和实现对离子浓度的综合预测，表示为： 其中PF表示离子浓度综合预测值，M表示特征数量；所述基于历史数据设定最大阈值和最小阈值，判定综合预测值可信度，包括，基于应用场景对原矿离子浓度的需求和历史数据，计算历史原矿样本离子浓度的均值和标准差τ，并设定最大阈值和最小阈值进行阈值判定，表示为： 其中Pmin表示最小阈值，Pmax表示最大阈值；若Pmin＜PF≤Pmax时，则表示预测值是可信的；若Pmin≥PF和PF＞Pmax时，则表示预测值的计算存在错误，并重新采集光谱数据进行原矿离子浓度预测。

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