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龙图腾网获悉埃梯梯智慧水务科技有限公司申请的专利一种净水方法及装置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：CN119263408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411798755.0，技术领域涉及：C02F1/44；该发明授权一种净水方法及装置是由汤升华;潘则序;吕亚军;吕夏娥设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种净水方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种净水方法，通过先以样本过滤膜的时间‑通过率曲线为基准，接着将该样本过滤膜的时间‑通过率曲线对应的样本过滤膜两侧的水质数据在时间维度同步的条件下更新入该样本过滤膜的时间‑通过率曲线中，得到样本过滤膜更新后的时间‑通过率曲线，并以该样本过滤膜的规格对样本过滤膜更新后的时间‑通过率曲线进行标记，得到该样本过滤膜标记后的时间‑通过率曲线；接着通过对每一个样本过滤膜的规格中的多个样本过滤膜标记后的时间‑通过率曲线进行计算以得到每一个样本过滤膜的规格的预测时间‑通过率曲线和预测时间‑通过后的水质数据曲线。

本发明授权一种净水方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种净水方法，其特征在于，所述净水方法包括：获取多个样本过滤膜运行数据，所述样本过滤膜运行数据包括样本过滤膜的时间-通过率曲线、样本过滤膜两侧的水质数据以及样本过滤膜的规格；基于每一个样本过滤膜两侧的水质数据对该样本过滤膜的时间-通过率曲线进行更新，得到每一个样本过滤膜更新后的时间-通过率曲线；基于每一个样本过滤膜的规格对该样本过滤膜更新后的时间-通过率曲线进行标记，得到每一个样本过滤膜标记后的时间-通过率曲线；基于每一个样本过滤膜的规格对应的多个样本过滤膜标记后的时间-通过率曲线，计算得到每一个样本过滤膜的规格的预测时间-通过率曲线和预测时间-通过后的水质数据曲线；基于每一个样本过滤膜的时间-通过率曲线、每一个样本过滤膜两侧的水质数据、每一个样本过滤膜的规格、每一个样本过滤膜被标记后的时间-通过率曲线、每一个样本过滤膜的目标时间-通过率曲线以及每一个样本过滤膜的规格的预测时间-通过率曲线和预测时间-通过后的水质数据曲线创建过滤膜预测模型；获取一个待测过滤膜运行数据；将该待测过滤膜的规格和该待测过滤膜通过前的水质数据输入至滤膜预测模型，启动滤膜预测模型，得到滤膜预测模型输出的待测过滤膜的预测时间-通过率曲线和预测时间-通过后的水质数据曲线；所述基于每一个样本过滤膜两侧的水质数据对该样本过滤膜的时间-通过率曲线进行更新，得到每一个样本过滤膜更新后的时间-通过率曲线，包括：选取一个样本过滤膜运行数据；获取该样本过滤膜运行数据中的样本过滤膜两侧的水质数据以及样本过滤膜的时间-通过率曲线，所述样本过滤膜两侧的水质数据包括通过前的水质数据和通过后的水质数据；基于样本过滤膜通过前的水质数据和通过后的水质数据对样本过滤膜的时间-通过率曲线进行更新，得到更新后的样本过滤膜的时间-通过率曲线；返回所述选取一个样本过滤膜运行数据，直至每一个样本过滤膜运行数据均被选取过一次；所述基于样本过滤膜通过前的水质数据和通过后的水质数据对样本过滤膜的时间-通过率曲线进行更新，得到更新后的样本过滤膜的时间-通过率曲线，包括：基于样本过滤膜通过前的水质数据，创建时间-通过前的水质数据曲线；将时间-通过前的水质数据曲线融合到样本过滤膜的时间-通过率曲线中，得到第一次融合曲线；基于样本过滤膜通过后的水质数据，创建时间-通过后的水质数据曲线；将时间-通过后的水质数据曲线融合到第一次融合曲线中，得到第二次融合曲线；所述基于每一个样本过滤膜的规格对该样本过滤膜更新后的时间-通过率曲线进行标记，得到每一个样本过滤膜标记后的时间-通过率曲线，包括：选取一个更新后的时间-通过率曲线；获取该更新后的时间-通过率曲线的样本过滤膜的规格；将得到的该样本过滤膜的规格标记该更新后的时间-通过率曲线，得到被标记的更新后的时间-通过率曲线；返回所述选取一个更新后的时间-通过率曲线，直至每一个更新后的时间-通过率曲线均被选取过一次；所述基于每一个样本过滤膜的规格对应的多个样本过滤膜标记后的时间-通过率曲线，计算得到每一个样本过滤膜的规格的预测时间-通过率曲线和预测时间-通过后的水质数据曲线，包括：选取一个样本过滤膜的规格中的一个更新后的时间-通过率曲线；基于样本过滤膜通过前的水质数据将更新后的时间-通过率曲线进行划分，得到多个分段曲线；返回所述选取一个样本过滤膜的规格中的一个更新后的时间-通过率曲线，直至每一个样本过滤膜的规格中的每一个更新后的时间-通过率曲线；所述基于样本过滤膜通过前的水质数据将更新后的时间-通过率曲线进行划分，得到多个分段曲线，包括：解析时间-通过前的水质数据曲线，得到至少一个浓度的水质数据；基于所有的浓度的水质数据对更新后的时间-通过率曲线进行划分，得到多个分段曲线；所述基于每一个样本过滤膜的规格对应的多个样本过滤膜标记后的时间-通过率曲线，计算得到每一个样本过滤膜的规格的预测时间-通过率曲线和预测时间-通过后的水质数据曲线，还包括：选取一个样本过滤膜的规格中的一个浓度的水质数据；解析该浓度的水质数据，得到该浓度的水质数据的多个分段曲线；基于时间维度将多个分段曲线融合到同一个坐标系中，得到目标曲线；选取目标曲线的一个时间节点；解析该时间节点，得到该时间节点的所有样本过滤膜通过率值；计算得到的所有的样本过滤膜通过率值的平均值，得到的平均值作为该时间节点的预测样本过滤膜通过率值；返回所述选取目标曲线的一个时间节点，直至目标曲线的每一个时间节点均被选取过一次；基于时间的先后顺序将所有的预测样本过滤膜通过率值均纳入同一个坐标系中，得到该样本过滤膜的规格的预测时间-通过率曲线；返回所述选取一个样本过滤膜的规格中的一个浓度的水质数据，直至每一个样本过滤膜的规格中的每一个浓度的水质数据均被选取过一次；所述基于每一个样本过滤膜的规格对应的多个样本过滤膜标记后的时间-通过率曲线，计算得到每一个样本过滤膜的规格的预测时间-通过率曲线和预测时间-通过后的水质数据曲线，还包括：选取一个样本过滤膜的规格中的一个浓度的水质数据；获取该浓度的水质数据的目标曲线；选取目标曲线的一个时间节点；解析该时间节点，得到该时间节点的所有样本过滤膜通过后的水质数据；计算得到的所有样本过滤膜通过后的水质数据的平均值，得到的平均值作为该时间节点的预测样本过滤膜通过后的水质数据的平均值；返回所述选取目标曲线的一个时间节点，直至目标曲线的每一个时间节点均被选取过一次；基于时间的先后顺序将所有的预测样本过滤膜通过后的水质数据的平均值均纳入同一个坐标系中，得到该样本过滤膜的规格的预测时间-通过后的水质数据曲线；返回所述选取一个样本过滤膜的规格中的一个浓度的水质数据，直至每一个样本过滤膜的规格中的每一个浓度的水质数据均被选取过一次；在所述将该待测过滤膜的规格和该待测过滤膜通过前的水质数据输入至滤膜预测模型，启动滤膜预测模型，得到滤膜预测模型输出的待测过滤膜的预测时间-通过率曲线和预测时间-通过后的水质数据曲线，之后所述净水方法还包括：获取预设通过率值；基于预设通过率值与待测过滤膜的预测时间-通过率曲线的交点，得到该交点的第一时间坐标参数；获取预设通过后的水质数据；基于预设通过后的水质数据与待测过滤膜的预测时间-通过后的水质数据曲线的交点，得到该交点的第二时间坐标参数；基于时间的先后顺序，比较第一时间坐标参数和第二时间坐标参数，将时间在先的作为目标时间节点输出。

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