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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多源补淡的复杂河口压咸阈值优化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：CN120611851B 。

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：202510513676.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于多源补淡的复杂河口压咸阈值优化方法是由徐志豪;董钤;李慧;杨志峰;范文杰;刘育良设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源补淡的复杂河口压咸阈值优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了水资源调度技术领域的一种基于多源补淡的复杂河口压咸阈值优化方法，包括以下步骤：利用地理信息系统平台确定多水源与多口门的空间拓扑关系，基于时滞回归分析计算出分流比例数据；获取多水源与多口门的实测数据。本发明通过多口门盐度预测模型，构建多源补淡阈值优化模型，并采用第二代非支配排序遗传算法进行求解，同时考虑咸潮影响最小化和水资源使用最小化，并在水源水量约束、河网分流约束和水源生态流量约束条件下找到最佳的补淡目标方案，该目标方案包括各水源在不同压咸取淡保障率下的阈值流量，实现水资源的最优配置，有效解决了传统方法在多水源调度下，水资源利用效率低下的问题。

本发明授权一种基于多源补淡的复杂河口压咸阈值优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源补淡的复杂河口压咸阈值优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用地理信息系统平台确定多水源与多口门的空间拓扑关系，基于时滞回归分析计算出分流比例数据； 获取多水源与多口门的实测数据，将所述实测数据采用可解释人工智能方法筛选影响盐度的关键指标数据，建立多口门盐度预测模型，将所述关键指标数据输入多口门盐度预测模型并进行训练，训练后所述多口门盐度预测模型输出多口门盐度变化数据； 构建多源补淡阈值优化模型，将所述分流比例数据和多口门盐度变化数据输入多源补淡阈值优化模型，以确定多源补淡阈值优化模型预设的模型约束，包括将分流比例数据和多口门盐度变化数据输入多源补淡阈值优化模型，输出各口门的盐度数据； 所述多源补淡阈值优化模型预设的模型约束包括最小化水资源利用量和最小化咸潮入侵影响； 所述最小化水资源利用量为： ； 式中，N为水源数量，为第j个水源的径流量m3s,Aj为第j个水源的年平均径流量m3s； 所述最小化咸潮入侵影响为： 式中，M为口门数量，表示第i个口门盐度超标的时间h；为总模拟时间h； 所述模型约束还包括约束条件，所述约束条件包括流量约束、河网分流约束和水源生态流量约束； 所述流量约束为： 式中，为第j个径流量下限m3s,为第j个径流量上限m3s； 所述河网分流约束为： 式中，Ri为第i个口门入海河道的径流量，ai,bi,...,mi为水源分流至入海河道的比例系数； 所述生态流量约束为： 式中，为第j个水源的生态流量m3s； 基于遗传算法将所述多源补淡阈值优化模型进行高维优化求解得到多水源补淡压咸阈值，所述多水源补淡压咸阈值形成目标方案。

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