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龙图腾网获悉中石化石油工程地球物理有限公司地理地质信息勘查分公司申请的专利一种土壤地下水污染精细调查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：CN119398548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411445922.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种土壤地下水污染精细调查方法是由余斌;戈宝存;别念兵;段希文;高贵龙;潘龙平;吴锦明;朱功晋;程天君;正安婷设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土壤地下水污染精细调查方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水源污染调查技术领域，具体公开了一种土壤地下水污染精细调查方法，包括：S1、调查污染源，S2、采样设计，S3、实验室分析，S4、生态风险评估，S5、修复建议和S6、动态监测；本发明通过机器学习与大数据分析，能够有效整合历史污染数据、现场采样数据和空间地理信息，形成准确的污染源分布图，这不仅有助于识别污染热点区域，还可以通过数据驱动模型预测污染物扩散趋势，提供未来污染演变的动态预测；实现了对复杂污染区域的高精度定位，减少了盲目采样和无效调查，提高了资源利用效率，能够预测污染物未来可能扩散的区域，提前采取防控措施，避免进一步的环境破坏。

本发明授权一种土壤地下水污染精细调查方法在权利要求书中公布了：1.一种土壤地下水污染精细调查方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、调查污染源，调查历史资料，初步划定污染源区域，使用地理信息系统GIS整合已有的污染数据，创建污染源分布图，利用机器学习与大数据分析技术，处理历史数据、环境因子以及污染物分布数据，构建污染源预测模型，基于预测结果，确定高风险区域，作为后续重点调查的目标区域； S2、采样设计，根据污染源预测模型结果，设计采样点布设方案，重点关注高风险区域；在采样过程中，采集表层和深层土壤样本，确保涵盖不同土层的污染信息；结合水文地质条件，在地下水位较浅或污染源附近的区域，进行地下水样本采集；在采样设计中，结合高通量测序技术，对土壤和水体中的微生物群落进行采样，以捕捉污染对微生物生态系统的影响； S3、实验室分析，使用化学分析方法，检测土壤和地下水中的污染物浓度；利用高通量测序技术，分析土壤和地下水中微生物群落的组成和多样性；将实验分析数据与微生物基因数据结合，分析污染物扩散规律、微生物与污染物的关联性，并预测污染物的扩散趋势； S4、生态风险评估，利用大数据分析方法，结合实验数据，污染物浓度、微生物群落变化，构建污染物扩散模型，预测污染物在土壤和地下水中的扩散路径与速率；根据不同区域的污染物浓度和生态因子，应用综合生态风险评估模型，通过评估污染物对周围生态系统的影响，确定不同区域的生态风险等级；结合微生物基因组分析结果，评估污染物对微生物群落的破坏程度，进一步量化生态风险； S5、修复建议，整合污染物浓度、微生物群落变化以及生态风险评估结果，形成全面的污染现状报告；基于预测的污染扩散趋势，制定分阶段的修复优先次序，优先处理高风险区域；根据生态风险评估结果，在污染对微生物生态系统影响较大的区域，采用生物修复技术，结合生物强化手段，恢复微生物群落平衡； S6、动态监测，在修复过程中，定期采集土壤和地下水样本，继续使用高通量测序技术监测微生物群落变化，评估修复进展；将监测数据输入之前构建的机器学习模型，通过大数据分析技术，不断优化污染扩散预测模型，提升预测精度；根据最新的生态风险评估结果，调整修复方案，确保生态系统的逐步恢复； 步骤S4中大数据分析方法采用聚类分析K-means，用于识别污染区域中的不同污染模式或分布特征，表达式为： ； 其中J：目标函数，总的聚类距离； k：聚类数，即将数据分成的簇数量； xj：属于第i个簇Ci的数据点； μi：第i个簇的质心，即中心点； ：数据点xj与其所属簇的质心μi之间的欧几里得距离； 步骤S4中污染物扩散模型中污染物在地下水中的扩散用对流－扩散方程表示，具体为： ； 其中C：污染物浓度； t：时间； D：分散系数，描述污染物在地下水中扩散的速度； v：地下水流速； x：空间坐标； λ：污染物的衰减系数，表示污染物通过生物降解或化学反应的衰减率； 步骤S4中生态风险评估模型使用污染指数法来计算风险，基于污染物浓度与基准值的比例，用生态风险指数表示： ； 其中，单个污染物的潜在生态风险指数Ei表示为： ； 其中ERI：综合生态风险指数，表示整个调查区域的生态风险； Ei：单个污染物的潜在生态风险指数； Ti：污染物的毒性系数，反映污染物对生态系统的危害程度； Ci：污染物的实际浓度； Cr：该污染物的基准值； n：污染物种类数； 步骤S6中生态风险评估，评估污染对生态系统服务的影响，计算生态系统服务丧失，表示为： ； 其中ESL：生态系统服务丧失总量； ESi,b：第i种生态系统服务在污染前的功能水平； ESi,a：第i种生态系统服务在污染后的功能水平； Ai：第i种服务覆盖的区域面积； 步骤S6中大数据分析技术采用蒙特卡洛模拟方法，预测污染物的扩散、生态风险和修复效果的不同场景，表示为： ； 其中X：模拟结果的期望值； fxi：输入变量xi的函数，表示随机生成的污染物扩散或生态风险评估模型； n：模拟次数，模拟次数越多结果越可靠。

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