买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于大涡模拟和机器学习的甲烷点源排放无人机观测反演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：CN120579486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511073564.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于大涡模拟和机器学习的甲烷点源排放无人机观测反演方法是由陈辉林;邹钧;赵昭设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大涡模拟和机器学习的甲烷点源排放无人机观测反演方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于大涡模拟和机器学习的甲烷点源排放无人机观测反演方法。通过大涡模拟过程中设置排放源环境参数，进行多次排放仿真模拟，生成排放与无人机采样数据，进一步通过机器学习训练得到本地化甲烷排放优化转换函数，利用实际优化后重建的甲烷二维浓度分布，结合质量守恒算法，得到实际甲烷排放量估算结果。该方案充分考虑低空环境中的大气湍流信息以及无人机不同的飞行安排级策略对点源排放估算结果造成的差异，提高了无人机采样数据的精确性以及反演结果的准确度。

本发明授权一种基于大涡模拟和机器学习的甲烷点源排放无人机观测反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大涡模拟和机器学习的甲烷点源排放无人机观测反演方法，其特征在于，包括： S1、利用大涡模拟方法，设置排放源环境参数，进行多次排放仿真模拟实验，生成甲烷点源排放模拟数据集合； S2、在大涡模拟中模拟无人机原位采样过程，设置初步无人机采样参数，进行多次模拟采样，生成模拟无人机采样甲烷浓度数据集合; S3、基于模拟排放甲烷二维浓度分布以及对应的模拟无人机采样甲烷二维浓度分布，构建卷积神经网络模型，利用机器学习算法，训练得到本地化甲烷排放优化转换函数； S4、在观测点进行甲烷点源排放无人机实际观测实验，得到实际无人机采样甲烷二维浓度分布，利用S3得到的本地化甲烷排放优化转换函数，计算出实际优化后重建的甲烷二维浓度分布； S5、结合质量守恒物理框架，根据S4得到的实际优化后重建的甲烷二维浓度分布，反演得到甲烷点源排放量； 所述排放源环境参数包括排放源的高度信息和观测点气象环境信息，其中排放源高度信息h（m）为排放源离地高度，观测点气象环境信息包含水平风速Ws（ms）和大气稳定度Ri； 所述大气稳定度Ri的计算公式为： ； 式中g为重力加速度ms2，T为平均温度（K），为位温垂直梯度（Km），，分别为经向和纬向水平风速垂直梯度，当0Ri0.25时，为弱不稳定或中性；Ri0.25时为稳定层结。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。