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龙图腾网获悉江苏金桥油脂科技有限公司申请的专利一种基于光谱分析的脂肪酸氢化程度检测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：CN119985371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510469770.9，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权一种基于光谱分析的脂肪酸氢化程度检测方法及系统是由陆建军;吉祖军;秦勇明;陈莹;李飞;刘兴稳设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光谱分析的脂肪酸氢化程度检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光谱分析的脂肪酸氢化程度检测方法及系统，具体涉及脂肪酸氢化检测领域，包括S1获取待测样品的第一预处理特征、S2对待测样品的第一预处理特征进行预处理操作、S3获取第二预处理特征、S4获取第二关键特征、S5获取第三关键特征、S6获取综合脂肪酸氢化评估模型以及、S7展示综合脂肪酸氢化评估报告。一种基于光谱分析的脂肪酸氢化程度检测方法通过预处理操作，最大化提取待测样品中脂肪酸的纯度，去除杂质和干扰物质，提高检测结果的准确性和可靠性；通过构建的学习模型和预设的数据库，减少了对操作人员专业技能的过度依赖；通过综合运用多种光谱技术，能够充分发挥各种技术的优势，弥补各自的局限性。

本发明授权一种基于光谱分析的脂肪酸氢化程度检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光谱分析的脂肪酸氢化程度检测方法，其特征在于，包括： S1、获取待测样品的第一预处理特征：基于样品的分析需求，将需检测的样品记作待测样品，获取待测样品的第一预处理特征； S2、对待测样品的第一预处理特征进行预处理操作：对待测样品的第一预处理特征进行预处理操作，预处理操作用于获取待测样品的第一预处理特征对应的第一关键特征； 所述第一关键特征包括脂肪酸的双键位置、顺反构型，以及碳链长度信息； S3、获取第二预处理特征：获取第一关键特征相对应的第二预处理特征，第二预处理特征为使用高分辨率光谱仪对第一关键特征采集光谱数据，采集方式使用多模态光谱技术； S4、获取第二关键特征：获取光谱校正模型，根据光谱校正模型通过第二预处理特征，获取第二预处理特征对应的第二关键特征； 所述S4中获取光谱校正模型，具体包括： 根据第二预处理特征，对第二预处理特征进行校正操作，以获取第二预处理特征对应的第二关键特征，第二关键特征为第二预处理特征对应的目标校正光谱特征，目标校正光谱特征包括化学键振动频率、分子极化率的变化范围以及荧光发射强度的变化模式； 在预设光谱数据库中，获取关键特征对应的光谱校正模型，预设光谱数据库用于保存关键特征与光谱校正模型的对应关系； 所述S4中获取第二预处理特征对应的第二关键特征，具体包括： 获取校正特征关联值，校正特征关联值为第二预处理特征与目标校正光谱特征的关联程度，以判断关联程度是否达到预设的阈值； 若关联程度达到预设的阈值，确认目标校正光谱特征为第二预处理特征对应的第二关键特征； S5、获取第三关键特征：根据化学计量分析通过第二关键特征，获取第二关键特征对应的第三关键特征； 所述S5中待测样品的第三关键特征的获取步骤包括： C1：借助化学计量工具对第二关键特征进行检测； C2：运用多种化学计量学方法计算第二关键特征中的氢化程度； C3：运用机器学习算法对第二关键特征进行模式识别和分类，以确定脂肪酸的氢化程度； C4：将待测样品中第二关键特征的物理性质与化学性质进行对比，验证后构成第三关键特征； S6、获取综合脂肪酸氢化评估模型：获取综合脂肪酸氢化评估模型，根据综合脂肪酸氢化评估模型通过第三关键特征，获取第三关键特征的分析结果； S7、展示综合脂肪酸氢化评估报告：根据综合脂肪酸氢化评估模型，通过第三关键特征，以综合分析的结果将第三关键特征对应的脂肪酸氢化程度按照预设展示方式发送给用户。

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