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龙图腾网获悉北京同达利环保科技股份有限公司申请的专利一种基于物联网的污水处理全过程监管方法及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：CN120806711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510906750.3，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于物联网的污水处理全过程监管方法及系统是由刘益宇;秦磊;郝洁;李宏震;马力;吴丹丹;颉亚飞设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的污水处理全过程监管方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网的污水处理全过程监管方法及系统，涉及污水处理监管技术领域，本发明基于动态加权的孤立森林算法，通过实时调整特征敏感度，显著增强对刻意规避行为的识别能力；夜间低流量补偿策略结合浓度偏移检测，有效解决企业利用监管盲区偷排的行业难题，可穿透稀释排放、间歇性排污等伪装手段，直接锁定异常排放时段；此外引入Granger因果模型与协同干扰剔除机制，将企业设备启停事件与水质异常波动时序对齐，通过统计显著性分析和时间衰减权重分配，精确剥离共时排放企业的干扰影响；从根本上解决多源排水责任推诿问题，为环保执法提供不可抵赖的证据链。

本发明授权一种基于物联网的污水处理全过程监管方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的污水处理全过程监管方法，其特征在于，包括， 步骤S1，实时采集园区内各企业排污口的设备状态数据、管网关键节点的水质数据及排水时序数据，所述设备状态数据包括水泵启停信号及电流波动特征，水质数据包括COD、pH及流量； 步骤S2，通过动态行为分析单元，根据历史数据构建企业排水行为特征库，并采用孤立森林算法检测实时数据中的异常排水模式； 步骤S3，当检测到异常时，触发因果推断单元，基于Granger因果关系模型关联企业设备状态变化与水质异常时序，输出污染源企业置信度清单； 步骤S4，将污染源企业清单及证据链推送至监管平台生成处置指令； 步骤S2中采用孤立森林算法检测实时数据中的异常排水模式，包括： 构建实时特征向量： ， 其中，为采样时刻序号，为该时刻COD浓度，单位为，为该时刻pH值，为瞬时流量，单位为，为电流波动幅值，单位A，为水泵启停标志，取0或1，为实时原始特征列向量，表示转置运算； 标定加权特征权重： ，， 其中，为加权后特征，分别为COD、pH、流量、电流、启停信号的权重，矩阵中零元素标记未加权通道； 式中： ， 其中，为下一个时刻第k维权重，为当前权重，为自适应学习率，为孤立得分对第k维特征的偏导，j为求和索引； 进行历史窗口孤立森林训练： ， 其中，为样本在一棵树中的路径长度，为树层号，为样本到叶节点的深度，为指示函数，为该层切分特征值，为随机切分阈值； ， 其中，为样本期望路径长度，为子采样量，为调和数； 孤立得分与动态阈值为： ， 其中，为孤立得分； ， ， ， 其中，L为滑动窗口长度，为窗口内历史得分，为窗口均值，为窗口标准差，为倍差系数，为动态阈值； 进行夜间低流量补偿判定： ， 其中，为异常标记，为窗口均流量，为低流量门限，为窗口均COD，为浓度偏差，逻辑符号表示或，表示且；若为真，则锁定连续30min数据送入后续因果推断单元； 步骤S3中，所述基于Granger因果关系模型关联企业设备状态变化与水质异常时序的步骤为： 构建对齐序列： ，， 其中，为综合水质指标，为COD，为pH敏感系数，为pH，为窗口均pH，为异常指示，为窗口均值与标准差，为指示函数； 对齐企业事件流： ，， 其中，为企业的启停脉冲序列，为第次启停时间戳，为Dirac脉冲，为卷积平滑后的事件强度，为指数核，，为指数核衰减常数； 建立VARp模型： ， 其中，P为滞后阶数，为自回归系数，为跨序列系数，为无偏残差； 式中，约束与无约束残差平方和分别为： ， ， 其中，为无约束模型残差平方和，为约束模型残差平方和，T为样本总长度； 进行GrangerF统计量与置信度： ， ， ， 其中，为企业的因果统计量，为分布累积分布函数，为显著性概率，为置信度； 剔除协同干扰： ， 其中，为剔除后置信度，为企业k与j事件时间差，，为时间权重，为除j之外的企业索引； 当时，将企业j计入污染源清单，；按递减排序生成置信度矩阵传递至监管平台。

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