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龙图腾网恭喜武汉敢为科技有限公司申请的专利一种氨逃逸多组分同时测定方法、设备及存储介质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：CN119198602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411711602.8，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权一种氨逃逸多组分同时测定方法、设备及存储介质是由苏志义;欧阳波;冯振新;巴换粉;张俊龙;郑昌军设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种氨逃逸多组分同时测定方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及气体测量领域，公开了一种氨逃逸多组分同时测定方法、设备及存储介质，方法包括步骤：对建模样本的原始吸光度光谱进行数据预处理；构建多元校正基础浓度预测模型，利用预处理后的数据对模型进行训练；利用模型获取待测样本的各组分初步预测浓度；依据初步预测浓度及目标气体的基础吸光度光谱反演得到参考吸光度光谱；构建波长漂移自适应修正模型，将原始吸光度光谱输入至波长漂移自适应修正模型，得到修正后的吸光度光谱；调整波长漂移自适应修正模型参数；获取修正后的光谱；将修正后的光谱输入至训练好的模型，得到多组分浓度输出；本发明的有益效果是：消除了浓度预测过程中的交叉干扰和波长漂移影响并提高了浓度预测准确率。

本发明授权一种氨逃逸多组分同时测定方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种氨逃逸多组分同时测定方法，其特征在于：方法包括以下步骤：S1、对建模样本的原始吸光度光谱进行数据预处理，得到预处理后的数据；步骤S1中所述预处理包括：截断、差分、特征变量选择和平滑；所述特征变量选择包括以下步骤：S11、对建模样本中的各目标气体异常样本进行剔除，得到剔除异常后的样本集；S12、在剔除后的样本集中进行波长变量选择，得到最终选择的波长变量；步骤S11具体如下：S11a：利用蒙特卡洛重采样法将建模样本采样成K个子样本空间；S11b：对每个子样本空间分别建立单独的多元校正模型，并进行预测，统计每个样本预测的残差，并计算残差的均值或标准偏差，当样本残差的均值或标准偏差超过预设值时，将该样本剔除出对应的子样本空间，得到异常剔除后的样本集；步骤S12具体如下：S12a：将异常剔除后的样本组合完整后，重新利用蒙特卡洛采样法进行采样，得到K个子样本空间；S12b：对每个子样本空间利用遗传算法优化波长变量组合后，统计最优种群中各波长变量取值为1的次数，该统计量排序后，保留中位数以上数值的波长变量，作为最终选择的波长变量；S2、构建多元校正基础浓度预测模型，利用预处理后的数据对模型进行训练，得到训练好的模型；S3、将待测样本的原始吸光度光谱输入至训练好的模型，得到待测样本的各组分初步预测浓度；S4、依据初步预测浓度及目标气体的基础吸光度光谱反演得到参考吸光度光谱；S5、构建波长漂移自适应修正模型，所述波长漂移自适应修正模型采用平移修正和伸缩修正，将待测样本的原始吸光度光谱输入至波长漂移自适应修正模型，得到修正后的吸光度光谱；S6、比较参考吸光度光谱以及修正后的吸光度光谱，调整波长漂移自适应修正模型参数，得到训练完成的波长漂移自适应修正模型；S7、将待测样本的原始吸光度光谱输入至训练完成的波长漂移自适应修正模型，得到修正后的光谱；S8、将修正后的光谱输入至训练好的模型，得到多组分浓度输出。

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