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龙图腾网获悉北京四合特科技有限公司申请的专利一种空气中有机物排放通量的智能评估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：CN120877958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511006261.9，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种空气中有机物排放通量的智能评估方法是由陈辉;张帅;庞芳;聂鑫;赵瑞雪;赵宝婷;马军涛;吕锋;张佳设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空气中有机物排放通量的智能评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及化学分析技术领域，具体涉及一种空气中有机物排放通量的智能评估方法，包括：根据每个类簇和每个时间段中数据之间的差异，获得相对丰度序列中每个时间段的孤立系数；根据相对丰度序列所有时间段的孤立系数之间的差异，对每个时间段的初始筛选参数进行修正，获得每个时间段修正后的筛选参数；根据每个时间段修正后的筛选参数，获得每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯浓度；根据每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯浓度进行人为单萜烯排放的通量评估。本发明提高了对人为单萜烯的排放量预测的准确性，提高了对人为源单萜烯进行通量评估的准确性。

本发明授权一种空气中有机物排放通量的智能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种空气中有机物排放通量的智能评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取所有采集装置的若干个时刻的人为单萜烯的时序质谱图； 将每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯的时序质谱图，转换为每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯的质谱离散点图，对每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯的质谱离散点图中的数据点进行聚类，获得若干个类簇，根据每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯的质谱离散点图，获得每个采集装置在每个时刻的相对丰度序列，将相对丰度序列均等划分为若干个时间段，根据每个类簇和每个时间段中数据之间的差异，获得相对丰度序列中每个时间段的孤立系数； 根据相对丰度序列所有时间段的孤立系数之间的差异，对每个时间段的初始筛选参数进行修正，获得每个时间段修正后的筛选参数； 根据每个时间段修正后的筛选参数，获得每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯浓度； 根据每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯浓度进行人为单萜烯排放的通量评估； 所述根据每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯的质谱离散点图，获得每个采集装置在每个时刻的相对丰度序列，包括的具体步骤如下： 根据质谱离散点图获取每个时刻的相对丰度，将所有时刻的相对丰度按照时间顺序组成相对丰度序列； 其中，质谱离散点图的横轴为时间，纵轴为相对丰度； 所述根据每个类簇和每个时间段中数据之间的差异，获得相对丰度序列中每个时间段的孤立系数，包括的具体步骤如下： 根据每个类簇和每个时间段中数据之间的差异，获得每个类簇中每个数据的孤立系数； 根据每个类簇中每个数据的孤立系数，获得相对丰度序列中每个数据的孤立系数，根据相对丰度序列中每个数据的孤立系数获得相对丰度序列中每个时间段的孤立系数； 所述根据每个类簇和每个时间段中数据之间的差异，获得每个类簇中每个数据的孤立系数，包括的具体步骤如下： 将每个类簇中的最大值减去最小值的差值记为每个类簇的第一数值，将每个类簇中的最大值加上最小值的和记为每个类簇的第二数值，将每个类簇的第一数值与第二数值之间的比值记为每个类簇的第三数值，将每个类簇的第三数值乘以每个类簇中所有数据的个数的倒数的结果，记为每个类簇的第一特征； 将每个类簇中每个数据与每个类簇中所有数据的均值之间差值的绝对值，记为每个类 簇中每个数据的第四数值，将作为每个类簇中每个数据的第五数值，将每个类簇中 每个数据对应的时间段的数据个数的倒数加上每个类簇中每个数据的第五数值的结果，作 为每个类簇中每个数据的第二特征； 将在每个类簇中和每个数据属于同一个时间段的数据个数与每个类簇中每个数据对 应的时间段的数据个数的比值，记为每个类簇中每个数据的第三特征，将作为每 个类簇中每个数据的第四特征；其中，表示以自然常数为底的指数函数； 再将每个类簇的第一特征、每个类簇中每个数据的第二特征和每个类簇中每个数据的第四特征之间的乘积结果，作为每个类簇中每个数据的孤立系数； 所述根据相对丰度序列中每个数据的孤立系数获得相对丰度序列中每个时间段的孤立系数，包括的具体步骤如下： 将相对丰度序列中每个时间段的所有数据的孤立系数进行累加，作为每个时间段的孤立系数； 所述根据相对丰度序列所有时间段的孤立系数之间的差异，对每个时间段的初始筛选参数进行修正，获得每个时间段修正后的筛选参数，包括的具体步骤如下： 将每个时间段的孤立系数减去除了每个时间段之外的所有时间段孤立系数的均值的结果，作为每个时间段的第一孤立特征； 当每个时间段第一孤立特征大于0时，则将每个时间段的孤立系数减去除了每个时间段之外的所有时间段孤立系数的均值的结果，作为每个时间段的第二孤立特征，当每个时间段第一孤立特征小于或者等于0时，则将除了每个时间段之外的所有时间段孤立系数的均值的负数，作为每个时间段的第二孤立特征； 将每个时间段的第二孤立特征的倒数记为每个时间段的第三孤立特征，将除了每个时 间段之外的所有时间段孤立系数的标准差记为每个时间段的第四孤立特征，将每个时间段 的第三孤立特征除以每个时间段的第四孤立特征的结果作为每个时间段的第五孤立特征 ，将作为每个时间段的第六孤立特征，将作为每个时间段修正 后的筛选参数； 其中，表示以自然常数为底的指数函数，表示线性归一化函数，表示每 个时间段的初始筛选参数； 所述根据每个时间段修正后的筛选参数，获得每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯浓度，包括的具体步骤如下： 对每个时间段中所有时刻的孤立系数按照从大到小的顺序进行排序，得到每个时间段 的孤立系数序列，将每个时间段的孤立系数序列中的数据个数与每个时间段修正后的筛选 参数的乘积的结果记为第一筛选系数，将第一筛选系数向上取整获得第二筛选系数，将每 个时间段的孤立系数序列中的前个数据的时刻记为剔除时刻，则得到每个时间段中所有 的剔除时刻； 根据所有时间段中的所有剔除时刻将时序质谱图中的所有剔除时刻进行剔除，将剔除完之后的时序质谱图记为新时序质谱图，此时则得到每个采集装置在每个时刻的新时序质谱图； 根据每个采集装置在每个时刻的新时序质谱图，利用校准曲线获得每个采集装置在每个时刻的人为单萜烯浓度。

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