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龙图腾网恭喜上海瀚广科技(集团)有限公司申请的专利基于空气污染检测的气体流动组织智能控制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：CN118760030B 。

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：202411238514.0，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于空气污染检测的气体流动组织智能控制方法是由候海平;张国华;侯海峰;程训建设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空气污染检测的气体流动组织智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于空气污染检测的气体流动组织智能控制方法，涉及空气污染检测技术领域；通过将实验室划分为多个监测区域并布置空气质量传感器，实时获取污染物浓度数据，利用预处理后的数据提取扩散速率异常特征和峰值波动特征，计算各区域的综合污染指数，根据综合污染指数与设定的梯度标准阈值进行对比分析，将区域划分为不同的污染程度等级，并调整对应风口的开启数量和风量输出策略；系统还会在固定时间段内分析污染变化情况，动态调整通风参数，以确保室内空气质量的持续优化，通过智能化、动态的监测与调控，有效应对污染物的不稳定性和扩散性，实现了精准、高效的空气质量管理。

本发明授权基于空气污染检测的气体流动组织智能控制方法在权利要求书中公布了：1.基于空气污染检测的气体流动组织智能控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：将实验室划分为若干个监测区域，在各个监测区域布置W个空气质量传感器，用于实时获取不同时间段内的室内污染物浓度数据；S2：对获取到的室内污染物浓度数据进行预处理，分别提取预处理后的室内污染物浓度数据的污染物浓度扩散速率异常特征和污染物浓度峰值波动特征；提取预处理后的室内污染物浓度数据的污染物浓度扩散速率异常特征并生成污染物浓度扩散速率异常指数，则污染物浓度扩散速率异常指数的获取方法为：实时获取t时刻的污染物浓度数据将其标记为，以及t时刻的污染物扩散速率，计算表达式为；；并建立t时刻的扩散风速数据集合；将获取到的污染物浓度数据，污染物扩散速率和扩散风速数据构成贝叶斯网络中的节点，构建贝叶斯网络的结构图，表示为：；构建每个节点的条件概率表，扩散速率的条件概率表，使用历史数据，对条件概率表中的参数进行估计，参数估计表达式为：；式中，表示在历史数据中同时发生的次数，表示同时发生的次数；对当前时刻t，使用贝叶斯网络计算出预测的扩散速率分布；给定实际观测到的扩散速率，计算其在预测分布中的概率；计算污染物浓度扩散速率异常指数，表达式为：；式中，为污染物浓度扩散速率异常指数；提取预处理后的室内污染物浓度数据的污染物浓度峰值波动特征并生成污染物浓度峰值波动指数，则污染物浓度峰值波动指数的获取方法为：获取M时间段内的污染物浓度数据Cs，其中，s表示时间序列中的时间点，将时间域的污染物浓度数据Cs应用离散傅里叶变换，转换为频率域表示Cf，表达式为：；式中，为频率f处的污染物浓度数据频谱值，N是信号样本点的总数，是傅里叶变换的核函数，j是虚数单位，计算频率域中每个频率成分的幅度将其标记为，表达式为：；其中，是Cf的实部，是Cf的虚部，在计算出的频谱中，识别出主频率成分，即幅度大于预设标准幅度的频率点，对每个主频率成分，计算其能量，表达式为；k为主频率的编号，将所有主频率成分的能量进行加权求和，生成污染物浓度峰值波动指数，表达式为：；为每个频率成分的权重，为污染物浓度峰值波动指数；S3：根据提取出的污染物浓度扩散速率异常特征和污染物浓度峰值波动特征，确定监测区域各个时间段内室内污染物浓度数据的权重赋值，对其进行加权平均计算后计算各监测区域的综合污染指数；S4：将监测区域的综合污染指数与梯度标准阈值进行对比分析，根据分析结果将监测区域划分为不同的污染程度等级，并根据划分结果确定各监测区域对应风口的开启数量和风量输出策略；S5：对固定时间段内各监测区域的污染程度变化情况进行进一步的分析，并根据分析结果动态调整开启风口的时间和风量输出。

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