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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于深度学习的污染物入海通量监测预测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：CN120744679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511158857.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于深度学习的污染物入海通量监测预测方法是由张际标;黄鑫;范彬彬;张艺腾;张鹏;杨国欢;柯盛;赵利容设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的污染物入海通量监测预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及海通量监测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的污染物入海通量监测预测方法。所述方法包括以下步骤：按不同时间间隔采集目标区域的历史流量与污染物浓度数据，并据此锁定待分析区域；继而获取区域水样，提取亚硝酸盐、氨氮、硝酸盐浓度与流量数据，构建训练集；对训练集与实时流量测试集进行标准化处理后，以TCN模型进行深度时序学习，预测未来流量与各污染物浓度；最后基于预测结果计算入海通量，实现高精度污染物入海通量监测与预报。本发明通过利用时序卷积网络对长时间序列数据进行深度因果卷积和残差特征提取，提高了在复杂地形、极端气候及人类活动密集区域下污染物入海通量的预测精度与效率。

本发明授权一种基于深度学习的污染物入海通量监测预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的污染物入海通量监测预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于第一时间间隔采集目标区域的历史水体流量数据；基于第二时间间隔采集目标区域的历史污染物浓度数据；根据历史水体流量数据和历史污染物浓度数据确定污染物待分析区域； 步骤S2：基于污染物待分析区域获取区域水体样本；处理区域水体样本以分别得到亚硝酸盐浓度数据、氨氮浓度数据及硝酸盐浓度数据，并结合历史水体流量数据作为模型训练集；其中，步骤S2中基于污染物待分析区域获取区域水体样本包括： 确定污染物待分析区域的地理边界，利用GPS定位系统标记采样点位置，采样点间距控制在50m～200m范围内； 根据污染物待分析区域的水深及水流条件选择采样深度，浅水区采样深度为0.3m～0.5m，深水区采样深度为1.0m～3.0m；当水流速度超过0.5ms时，采用抗扰动取样器以保证样品完整性； 采集水体样本的体积范围为500mL～2L，采样瓶材质为聚乙烯或玻璃，瓶体需预先酸洗，并用去离子水冲洗干净，以避免二次污染，其中预先酸洗具体为使用1:1的溶液浸泡30min； 在采样过程中记录环境条件数据，包括水温、pH值和溶解氧浓度并附加采样时间戳，以得到区域水体样本； 步骤S3：预处理模型训练集，得到标准化模型训练集，并将实时采集的水体流量数据作为模型测试集；利用标准化模型训练集以及模型测试集训练TCN模型，并利用训练后的TCN模型对污染物待分析区域进行流量和污染物浓度预测，得到水体流量预测数据和污染物浓度预测数据； 步骤S4：根据水体流量预测数据和污染物浓度预测数据计算污染物入海通量预测值，以执行污染物入海通量监测预测作业。

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