安徽理工大学李杨获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于煤消费过程的指纹示踪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：CN120853744B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510942538.2，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于煤消费过程的指纹示踪方法是由李杨;李娜;王自晨;闫馨月设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于煤消费过程的指纹示踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于煤消费过程的指纹示踪方法，包括构建煤的碳指纹图谱：通过检测煤样中有机质组分的碳含量，形成煤碳指纹向量；构建煤燃烧废物指纹图谱：检测固体废物，以及液体废物中，形成废物指纹向量；建立正向映射模型：以煤碳指纹向量为输入矩阵、废物指纹向量为输出矩阵，采用TabPFN机器学习模型进行多输出回归，通过分位数变换与领域阈值桶化预处理数据，结合物理约束校验后处理，训练得到煤指纹至废物指纹的映射关系；逆向反推煤源：基于实测废物指纹，利用贝叶斯反演算法求解后验分布，通过MAP估计或MCMC采样反推原始煤碳指纹。本发明能够在煤的识别燃烧过程监控以及废物治理等方面提供有效的技术支持，为实现碳减排目标提供帮助。
本发明授权一种基于煤消费过程的指纹示踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于煤消费过程的指纹示踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建煤的碳指纹图谱：通过检测煤样中有机质组分的碳含量，形成煤碳指纹向量； S2、构建煤燃烧废物指纹图谱：检测固体废物，以及液体废物中，形成废物指纹向量； S3、建立正向映射模型：以煤碳指纹向量为输入矩阵、废物指纹向量为输出矩阵，采用TabPFN机器学习模型进行多输出回归，通过分位数变换与领域阈值桶化预处理数据，结合物理约束校验后处理，训练得到煤指纹至废物指纹的映射关系； S4、逆向反推煤源：基于实测废物指纹，利用贝叶斯反演算法求解后验分布，通过MAP估计或MCMC采样反推原始煤碳指纹。
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