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龙图腾网获悉深地科学与工程云龙湖实验室;中国矿业大学申请的专利一种基于多源数据联合的CO2封存区域智能监测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：CN120385630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510538599.2，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种基于多源数据联合的CO2封存区域智能监测方法是由高振耀;王勃;杨彩;杨海平;李锋平;张德伟;李韵晨;曾林峰;申思洪任;陈圣;王滢;朱浩天;博龙飞设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据联合的CO2封存区域智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据联合的CO22封存区域智能监测方法，利用高光谱影像宏观监测获取CO22封存区域的高光谱影像，提取与CO22敏感性和相关性高的光谱指数；通过高密度电法反演CO22封存区域地下电阻率分布，接着测定不同位置土壤中碳酸盐含量，分别确定碳酸盐含量与光谱指数之间的关系建立光谱‑CO22封存关联模型，并确定碳酸盐含量与电阻率之间的关系，建立电阻率‑CO22封存关联模型；最后融合多种参数数据构建随机森林联合监测模型，实现CO22封存区域泄漏预测。该方法通过光谱‑电性特征耦合突破单一数据维度限制，实现对CO22封存区域从地表至深部全区域封存状态的监控，保证CO22封存区域长期稳定性，为煤矿碳废封存工程的安全实施提供技术支撑。

本发明授权一种基于多源数据联合的CO2封存区域智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据联合的CO2封存区域智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、获取CO2封存区域遥感数据：确定CO2封存区域并获取该区域地表的高光谱影像及数字高程模型数据； 步骤二、获取真实光谱信息：对步骤一获取的高光谱影像进行预处理后，获取CO2封存区域的真实光谱信息； 步骤三、遥感数据处理：通过遥感图像处理软件对步骤二处理后的真实光谱信息进行处理后，提取CO2封存区域地表的植被指数及纹理特征，接着利用波段运算工具筛选计算出与CO2敏感性和相关性高的光谱指数； 步骤四、确定CO2封存区域的电阻率分布：根据真实光谱信息及数字高程模型数据确定探测区域高密度电法侧线的布设位置，然后对CO2封存区域进行不同深度电阻率的数据采集，对测量数据进行正则化反演确定CO2封存区域不同位置的电阻率分布情况，具体公式为： ； 其中为观测数据，为预测数据，为加权矩阵，为模型加权矩阵，为模型参数向量，为正则化参数； 步骤五、测定CO2封存区域的碳酸盐含量：根据真实光谱信息及步骤四确定的电阻率分布情况，对CO2封存区域的不同位置采集土壤样品，并测定不同位置土壤中碳酸盐含量； 步骤六、构建光谱-CO2封存关联模型：通过步骤五不同位置的碳酸盐含量与对应位置的光谱指数一一对应，采用偏最小二乘法回归建立土壤中碳酸盐含量与光谱指数的关系，从而构建光谱-CO2封存关联模型，具体为： 采用偏最小二乘法回归建立土壤中碳酸盐含量y与光谱指数x1，x2，x3，x4，…xp的关系，设土壤样本为n个，通过n个土壤样本生成自变量矩阵X=xijn×p和因变量y，将其经过标准化处理得到X*和，然后，通过迭代计算提取主成分t1，t2…，tm，建立回归方程： ； 将土壤碳酸盐含量预测值去标准化后得到预测值，最终得到光谱-CO2封存关联模型； 步骤七、构建电阻率-CO2封存关联模型：通过步骤五不同位置的碳酸盐含量与对应位置的电阻率情况一一对应，确定CO2封存区域中碳酸盐含量与电阻率之间的变化关系，从而构建电阻率-CO2封存关联模型； 步骤八、CO2封存区域持续监测：根据步骤六构建的模型获取CO2封存区域所有位置的碳酸盐含量及光谱指数分布，并根据步骤七构建的模型获取CO2封存区域所有位置的碳酸盐含量及电阻率分布，从而获取每一位置对应的碳酸盐含量、光谱指数和电阻率；构建随机森林联合反演模型，将所有位置的数据中一部分作为训练集、另一部分作为验证集，对模型进行训练后，利用模型实现对CO2封存区域内CO2运移情况的监测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深地科学与工程云龙湖实验室;中国矿业大学，其通讯地址为：221112 江苏省徐州市徐州市产业技术研究院(徐州市国家高新区大学生创业园B栋)10楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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