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龙图腾网获悉中国环境科学研究院申请的专利一种在线识别加油站和油品异常的方法、装置及设备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：CN120375984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510872877.8，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种在线识别加油站和油品异常的方法、装置及设备是由韩昆;张文杰设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在线识别加油站和油品异常的方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种在线识别加油站和油品异常的方法、装置及设备，涉及燃油监管领域。该方法包括根据目标区域内正在加油的车辆与最近在册加油站的实际距离，判定异常加油站的位置；在确定车辆位于在册加油站加油后，比较实际的燃油效果参数和预测的燃油效果参数；若实际的油耗大于预测的油耗，或实际的排放浓度大于预测的排放浓度，则判定目标车辆于在册加油站本次加油的油品为异常油品；若实际的净化效率小于预测的净化效率，重新预测燃油效果参数，在重新预测的净化效率与同类车型的平均净化效率的偏差小于等于模型误差时，判定油品为异常油品。本申请能在线、实时地识别异常加油站和燃油品质。

本发明授权一种在线识别加油站和油品异常的方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种在线识别加油站和油品异常的方法，其特征在于，所述在线识别加油站和油品异常的方法用于识别异常加油站和在册加油站的燃油品质，所述在线识别加油站和油品异常的方法包括： 确定目标区域内车辆于在册加油站加油时，车辆GPS定位和在册加油站定位的距离偏差； 当目标区域内正在加油的车辆与最近在册加油站的实际距离，大于所述距离偏差时，获得正在加油的车辆定位，并判定为异常加油站的位置； 当所述实际距离小于等于所述距离偏差时，则从当前所有于在册加油站正在加油的车辆中选取目标车辆，并获取目标车辆在本次加油后实际的车况和实际的燃油效果参数；燃油效果参数包括油耗、排放污染物的排放浓度和排放污染物的净化效率； 获取目标区域内与目标车辆同类车型的燃油效果预测模型； 将实际的车况输入所述燃油效果预测模型，预测燃油效果参数； 当存在实际的燃油效果参数与预测的燃油效果参数中的同一参数偏差大于训练好的机器学习模型的模型误差时，进行以下判断： 若实际的燃油效果参数中的油耗大于预测的燃油效果参数中的油耗，或者实际的燃油效果参数中的排放浓度大于预测的燃油效果参数中的排放浓度，则判定目标车辆于在册加油站本次加油的油品为异常油品； 若实际的燃油效果参数中的净化效率小于预测的燃油效果参数中的净化效率，则根据目标车辆的当前车况，使用所述燃油效果预测模型重新预测燃油效果参数；在重新预测的燃油效果参数中的净化效率与目标区域内同类车型的平均净化效率的偏差，小于等于所述模型误差时，判定目标车辆于在册加油站本次加油的油品为异常油品；在重新预测的燃油效果参数中的净化效率与目标区域内同类车型的平均净化效率的偏差，大于所述模型误差时，判定目标车辆的尾气净化装置异常； 记录在册加油站的油品判定为异常油品的时间，并将油品判定为异常油品的在册加油站作为可疑加油站； 根据记录的时间，统计预设时间范围内各可疑加油站的油品判定为异常油品的次数占比； 按照所述次数占比的降序顺序，依次排查可疑加油站； 统计各可疑加油站的油品判定为异常油品的次数最多的时间段，确定各可疑加油站出售异常油品的时间规律； 获取目标区域内与目标车辆同类车型的燃油效果预测模型，具体包括： 在目标区域内获取每种车型的车辆，于在册加油站加油后历史匀速行驶下的车况和燃油效果参数，并形成每种车型的历史数据库；所述燃油效果参数中的排放污染物包括多种污染物； 获取目标区域内与目标车辆同类车型的历史数据库； 将与目标车辆同类车型的历史数据库中历史的车况、任一种污染物的历史排放浓度与任一种污染物的历史净化效率组成一条数据，并以历史的车况为输入，任一种污染物的历史排放浓度与任一种污染物的历史净化效率为输出，形成与目标车辆同类车型关于每一种污染物的历史数据库； 根据与目标车辆同类车型关于每一种污染物的历史数据库，使用梯度提升树算法训练机器学习模型，获得与目标车辆同类车型关于每一种污染物训练好的机器学习模型； 将与目标车辆同类车型关于所有污染物训练好的机器学习模型，一起作为与目标车辆同类车型的燃油效果预测模型。

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