上海市特种设备监督检验技术研究院;四川大学杨博获国家专利权
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龙图腾网获悉上海市特种设备监督检验技术研究院;四川大学申请的专利一种测试二氧化碳浓度的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:CN119104512B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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:202411121053.9,技术领域涉及:G01N21/3504;该发明授权一种测试二氧化碳浓度的方法是由杨博;马良;吕勤;袁奕雯设计研发完成,并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种测试二氧化碳浓度的方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种测试二氧化碳浓度的方法,涉及环境监测技术领域,包括,采集多波长光谱数据和环境数据,并进行数据打包与初步分析;对数据包进行加密,并使用无线传输发送至云端服务器,云端服务器解密数据并整合成数据湖;基于整合成的数据集构建CO2浓度校正模型,调整CO2浓度测量值;结合调整后的CO2浓度测量值和历史数据分析,通过计算动态阈值进行智能预警;本发明通过集成多波长光谱与环境数据,结合先进红外光谱仪及传感器,实现了高精度CO2监测。利用深度学习优化数据,智能预警系统动态监控浓度变化,时间序列分析预测趋势,增强了数据安全与系统智能,对环保与健康管理至关重要,助力应对气候变化,维护生态平衡。
本发明授权一种测试二氧化碳浓度的方法在权利要求书中公布了:1.一种测试二氧化碳浓度的方法,其特征在于:包括,采集多波长光谱数据和环境数据,进行数据打包与初步分析;对数据包进行加密,并使用无线传输发送至云端服务器,云端服务器解密数据并整合成数据湖;在云平台对数据湖中的数据进行融合并整合成数据集;基于整合成的数据集构建CO2浓度校正模型,调整CO2浓度测量值;结合调整后的CO2浓度测量值和历史数据分析,通过计算动态阈值进行智能预警;将预警记录存储至云平台数据库中,利用时间序列分析,预测CO2浓度的长期趋势;所述进行数据打包与初步分析,具体步骤如下:微控制器执行初步的光谱数据分析算法,通过透射光的强度和入射光的强度以及已知的光程长度和吸收系数来预测气体浓度,表达式为: 其中,I0是入射光的强度,I是透射光的强度,C是预测的CO2的浓度,L是光通过气体路径的长度,α是气体种类和波长的吸收系数;内置的嵌入式微控制器接收光谱数据和温湿度数据,通过对光谱数据和温湿度数据进行组织和格式化、添加头部与尾部信息、数据压缩和数据包封装进行数据打包;所述对数据包进行加密,并使用无线传输发送至云端服务器,云端服务器解密数据并整合成数据湖,具体步骤如下:在设备,端微控制器采用AES加密算法,对环境数据包进行加密处理,同时采用Diffie-Hellman协议进行密钥协商,生成加密后的数据流;利用LongRange,将加密后的数据包转换为适合无线传输的信号;设备端的无线模块将调制后的信号发送到空中,通过LoRaWAN网络寻找最近的网关;最近的LoRa网关接收到信号后,解调并重新封装数据,封装完成后转发至云端服务器,通过互联网进行数据传输;云端服务器接收到来自网关的数据,使用与设备端相同的加密算法和密钥解密包含CO2浓度、温度和湿度的信息;服务器将解密后的数据与来自其他监测点的数据整合成统一的数据湖,并在云平台上对CO2浓度数据、温湿度数据进行分类存储;所述在云平台对数据湖中的数据进行融合并整合成数据集,具体步骤如下:对数据湖中的CO2浓度数据和温湿度数据进行清洗、验证、标准化处理和归一化处理;基于数据湖中所有监测点数据的共同时间框架需求,确立一个统一的基准时间间隔,作为数据湖中所有数据的时间基准;采用最近邻点匹配策略,精确找出与每一基准时间最贴近的数据记录,再利用线性插值法填补在基准时间附近有空缺的监测点数据,进行数据湖中的不同地理位置数据的时间对齐;通过地理编码将监测点的地址信息转换为经纬度坐标,再经由投影变换将这些坐标统一到一个通用的投影坐标系统中;利用空间索引技术加速地理空间数据的检索与处理,进行数据湖中不同地理位置数据的空间对齐;通过综合时间对齐和空间对齐,促成数据湖中跨地域监测数据的深度融合;使用ETL将经过融合的数据整合成数据集D;所述基于整合成的数据集构建CO2浓度校正模型,调整CO2浓度测量值,具体步骤如下:根据光谱数据及温湿度信息,构建基于深度神经网络的CO2浓度校正模型,通过减少环境数据引起的测量误差,调整CO2浓度预测结果,表达式为: 其中,是校正后的CO2浓度,C是初步分析得到的CO2浓度,T是环境温度,H是环境湿度,Tr是参考温度,Hr是参考湿度,β是温度敏感系数,γ是湿度敏感系数,η是季节性波动幅度,ω是角频率,t是时间,φ是周期性调节系数。
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