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龙图腾网获悉深圳奕帆科技有限公司申请的专利一种基于大数据的工业恶臭在线监测系统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：CN120416793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510546709.X，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权一种基于大数据的工业恶臭在线监测系统是由江建平设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的工业恶臭在线监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的工业恶臭在线监测系统，包括：数据采集模块、预处理模块、特征融合模块、多源感知权重分析模块、动态风险评估模块、自适应修正模块、实时反馈模块；各模块间的数据交互采用区块链加密传输协议，并在分布式数据库内建立带时间戳的特征评估映射链。本发明通过异构传感器网络协同感知、跨模态特征有机融合、污染扩散三维动态推演以及可信数据治理架构的创新设计，构建了具备环境智能适应性的工业恶嗅监测新范式。四项技术效果从数据采集可信度、特征建模科学性、风险评估精确性及系统决策鲁棒性四个维度形成互补支撑。

本发明授权一种基于大数据的工业恶臭在线监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的工业恶臭在线监测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块、预处理模块、特征融合模块、多源感知权重分析模块、动态风险评估模块、自适应修正模块、实时反馈模块；各模块间的数据交互采用区块链加密传输协议，并在分布式数据库内建立带时间戳的特征评估映射链； 所述多源感知权重分析模块基于环境动态参数与传感器可靠性指标，计算各传感器数据在特征融合中的动态权重比例，其输出端连接至风险评估模块的输入通道； 所述特征融合模块将预处理后的多源数据输入层级特征提取网络，通过跨模态注意力机制关联不同传感器的时空特征，生成多维恶嗅特征向量； 所述数据采集模块通过分布式部署的复合传感器阵列，同步获取环境中的恶臭物质浓度、温湿度、风速及地理位置数据，传感器阵列输出端连接至无线通信子模块； 所述数据采集模块中复合传感器阵列的部署方法包括： 1将多个恶臭物质传感器按正四面体拓扑结构分布于待监测空间的关键节点，每个传感器节点附加环境参数检测单元并通过拓扑冗余策略实现信号互补； 2传感器阵列的网络布局根据监测区域的三维流体力学模型进行动态优化；每个传感器节点的数据采样频率随实时风速值动态调整； 3传感器阵列内置交叉校验机制，当任一传感器与相邻节点数据偏差超过预设阈值时，启动失效传感器的协同定位及数据补偿程序，同时向预处理模块发送置信度降级标记； 所述特征融合模块用于将预处理后的多源数据输入层级特征提取网络，通过跨模态注意力机制关联不同传感器的时空特征，生成多维恶嗅特征向量；所述特征融合模块的层级网络结构包括： 第一级特征提取层采用多分支卷积网络分别处理不同传感器的时序数据，其中气体浓度数据分支使用长短期记忆网络捕获周期性特征，环境参数分支采用图卷积网络建模空间关联性； 第二级特征交互层通过跨模态注意力机制计算不同传感器特征间的动态关联权重，构建包含时-空-谱三维关系的张量融合特征； 第三级表示学习层使用对比学习方法生成具有可解释性的低维嵌入向量，该向量同时编码恶臭物质组成、扩散趋势及环境承载能力信息；在训练阶段采用迁移学习策略，基于历史污染事件数据集预训练基础模型，并通过在线增量学习适应监测区域的场景特性变化； 所述动态风险评估模块根据融合特征与权重分布构建三维风险热力图，结合预设毒性阈值库及扩散模型实时生成综合污染等级及扩散路径预测，所述动态风险评估模块的分层评估模型包括： 底层风险计算单元将融合特征向量映射至污染物毒性当量数据库，生成基于阈值比较的初级风险等级；中层扩散预测单元结合计算流体动力学模型，模拟恶臭云团在不同风向条件下的迁移路径，并在三维地理信息系统上渲染风险热力图； 高层综合决策单元采用多目标优化算法权衡环境容量、暴露时间及敏感区域分布要素，生成包括预警级别、疏散路线及净化设备启动方案的综合处置建议； 所述分层评估模型在夜间模式启动时自动增强嗅觉感知系数的权重，并关联周边居民区的智能窗户控制系统实现联动响应。

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