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龙图腾网获悉深圳空间感控医疗科技有限公司申请的专利一种基于物联网的室内空气监测预警系统及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：CN120142568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510168652.4，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种基于物联网的室内空气监测预警系统及方法是由孙亮;张雨;蒋莉设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的室内空气监测预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于物联网的室内空气监测预警系统及方法，涉及室内环境监测技术领域。方法包括：获取多个数据采集点分别对应的空气质量检测数据，提取出每个数据采集点的多个失稳特征参数，计算得到每个数据采集点关于每种监测气体的局部状态失稳评分；对多个状态失稳评分进行融合生成目标监测区域的全局状态失稳评分；计算得到目标监测区域关于气体成分扩散的动态扩散系数，确定目标监测区域的局部异常区域并构建异常状态扩散模型，根据异常状态扩散模型确定多个核心区域的污染风险评分，根据污染风险评分生成关于多个核心区域的空气质量预警信息。本发明实现了精准监测复杂室内环境中的空气质量动态变化并进行动态预警。

本发明授权一种基于物联网的室内空气监测预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的室内空气监测预警方法，其特征在于，包括： 获取多个数据采集点分别对应的空气质量检测数据，根据空气质量检测数据提取出每个数据采集点的关于多种监测气体分别对应的多个失稳特征参数，包括波动性参数和相关性参数，根据多个失稳特征参数计算得到每个数据采集点关于每种监测气体的局部状态失稳评分； 获取每个数据采集点的位置数据，根据数据采集点的位置数据和空气质量检测数据对每个数据采集点关于每种监测气体的状态失稳评分进行融合，生成目标监测区域的全局状态失稳评分，包括根据空气质量检测数据对每个数据采集点进行同步偏差分析，计算任意两个数据采集点之间的时间同步参数，根据多个时间同步参数计算得到每个数据采集点的同步偏差参数，根据同步偏差参数对数据采集点关于每种监测气体的状态失稳评分进行修正，得到数据采集点关于每种监测气体的状态失稳修正评分； 对每个数据采集点进行监测气体协同分析，计算每个数据采集点下任意两种监测气体之间的动态关联参数，根据多个动态关联参数计算得到每个数据采集点关于每种监测气体的协同变化参数； 基于每个数据采集点的位置数据和对应的多个协同变化参数对多个状态失稳修正评分进行融合，生成目标监测区域的全局状态失稳评分，其中：式中，为目标监测区域的全局状态失稳评分，为第个数据采集点关于第种监测气体的协同变化参数，为第个数据采集点关于第种监测气体的状态失稳修正评分，为第个数据采集点的位置权重，为数据采集点的总数，为监测气体的类别数量； 根据目标监测区域的环境条件数据计算得到目标监测区域关于气体成分扩散的动态扩散系数，包括将目标监测区域的环境条件数据到扩散系数分析模型中，通过扩散系数分析模型生成目标监测区域的环境条件数据对应的动态扩散系数； 对于扩散系数分析模型，通过获取目标监测区域的多组历史数据构建得到训练数据集，其中，每组历史数据包含一组存在关联的环境条件数据和气体成分检测数据，通过对二维对流扩散方程进行时间离散和空间离散以生成目标扩散函数，通过多组历史数据分别对目标扩散函数进行拟合，生成每组历史数据对应的目标扩散系数，将每组历史数据中的环境条件数据与对应的目标扩散系数进行关联并构建得到训练数据集，通过训练数据集进行扩散系数分析模型的训练，得到训练好的扩散系数分析模型； 根据目标监测区域的全局状态失稳评分和每个数据采集点关于每种监测气体的局部状态失稳评分，确定目标监测区域的局部异常区域； 根据局部异常区域内数据采集点的空气质量检测数据和动态扩散系数构建目标监测区域的异常状态扩散模型，包括根据数据采集点的空气质量检测数据确定局部异常区域内每种监测气体的浓度参数，基于监测气体对应的局部状态失稳评分对浓度参数进行修正处理得到每种监测气体的初始强度参数，根据动态扩散系数和数据采集点的初始强度参数生成局部异常区域的二维对流扩散方程，根据目标监测区域中每个局部异常区域的二维对流扩散方程构建得到目标监测区域的异常状态扩散模型； 对于目标监测区域的局部异常区域，在检测到目标监测区域的全局状态失稳评分大于预设全局失稳阈值后，确定目标监测区域中局部状态失稳评分大于预设全局失稳阈值的多个数据采集点并记为异常节点，根据数据采集点的位置数据将多个异常节点进行融合以确定多个局部异常区域； 根据异常状态扩散模型确定多个核心区域的污染风险评分，根据污染风险评分生成关于多个核心区域的空气质量预警信息； 对于数据采集点的同步偏差分析和监测气体协同分析，还包括： 根据数据采集点对应的空气质量检测数据，采用如下公式计算两个数据采集点之间的关于任意一种监测气体的局部同步参数：式中，表示数据采集点和数据采集点在时刻关于某种监测气体的时间局部同步参数，、分别表示数据采集点和数据采集点在时刻关于某种监测气体的浓度值，表示数据采集点和数据采集点之间的空间距离； 采用上述公式基于空气质量检测数据计算任意两个数据采集点之间关于每种监测气体的局部同步参数后，取多个局部同步参数的均值作为两个数据采集点之间的时间同步参数，计算每个数据采集点对应的多个时间同步参数的均值以得到数据采集点的同步偏差参数； 根据数据采集点对应的空气质量检测数据提取出数据采集点关于每种监测气体的时序浓度向量，根据时序浓度向量对任意两种监测气体进行相关性分析以计算得到两种监测气体之间的动态关联参数，将每种监测气体对应的多个动态关联参数计算均值后得到每种监测气体的协同变化参数。

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