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龙图腾网获悉长江三峡集团实业发展(北京)有限公司;中国长江三峡集团有限公司申请的专利排水管网的水质溯源方法、装置、电子设备、介质及产品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：CN121413960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202512002203.5，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权排水管网的水质溯源方法、装置、电子设备、介质及产品是由刘伟;赵志超;王万琼;尹炜;彭寿海;张春光设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本排水管网的水质溯源方法、装置、电子设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及排水管网技术领域，公开了排水管网的水质溯源方法、装置、电子设备、介质及产品，排水管网的水质溯源方法包括：根据第一水质数据中各个水质指标对应的筛选条件对第一水质数据进行筛选，得到多个目标水质指标对应的第二水质数据；以准确度最高为优化目标，对第二水质数据进行预设次数的分解，根据分解得到的多个水源成分谱矩阵和多个因子贡献矩阵，对多个水源成分谱矩阵进行重构优化，得到多个目标水源成分谱矩阵；在每个目标水源成分谱矩阵中选取多个特征性指标，对多个水源成分谱矩阵和获取的真实源成分谱矩阵进行相似程度分析，以确定目标区域的排水管网的污染源，本发明通过数据驱动排水管网的水质溯源，提高了水质溯源的准确性。

本发明授权排水管网的水质溯源方法、装置、电子设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种排水管网的水质溯源方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域的排水管网的多个水质指标对应的第一水质数据，根据所述第一水质数据中各个所述水质指标对应的筛选条件对多个所述水质指标对应的所述第一水质数据进行筛选，得到多个目标水质指标对应的第二水质数据； 以准确度最高为优化目标，对所述第二水质数据进行预设次数的分解，得到多个水源成分谱矩阵和多个因子贡献矩阵；所述第二水质数据与所述水源成分谱矩阵和所述因子贡献矩阵一一对应； 根据多个所述水源成分谱矩阵和多个所述因子贡献矩阵，对多个所述水源成分谱矩阵进行重构优化，得到多个目标水源成分谱矩阵；所述目标水源成分谱矩阵用于表征多个废水源以及每个废水源对多个水质指标的贡献程度；所述根据多个所述水源成分谱矩阵和多个所述因子贡献矩阵，对多个所述水源成分谱矩阵进行重构优化，得到多个目标水源成分谱矩阵，包括：将多个所述水源成分谱矩阵和多个所述因子贡献矩阵输入至预设联合优化模型，对多个所述水源成分谱矩阵进行重构优化，得到多个所述目标水源成分谱矩阵；所述预设联合优化模型包括编码器、解码器以及聚类模块，所述编码器用于对每个所述水源成分谱矩阵进行压缩，得到低维潜在向量，所述解码器用于对多个所述水源成分谱矩阵进行重构优化，所述聚类模块用于对重构优化后的所述水源成分谱矩阵进行聚类分析，得到多个所述目标水源成分谱矩阵； 在每个所述目标水源成分谱矩阵中选取多个特征性指标，获取所述目标区域的多个所述特征性指标对应的真实源成分谱矩阵； 对多个所述水源成分谱矩阵和所述真实源成分谱矩阵进行相似程度分析，根据相似程度分析得到的综合评估结果，确定所述目标区域的所述排水管网的污染源；所述综合评估结果包括综合置信度和总不确定性；所述对多个所述水源成分谱矩阵和所述真实源成分谱矩阵进行相似程度分析，根据相似程度分析得到的综合评估结果，确定所述目标区域的所述排水管网的污染源，包括：将多个所述水源成分谱矩阵和所述真实源成分谱矩阵输入至多模态深度学习模型进行相似程度分析，得到所述综合评估结果；将所述综合置信度大于或等于第一预设值，且所述总不确定性小于或等于第二预设值的所述水源成分谱矩阵对应的污染源作为所述目标区域的所述排水管网的污染源； 所述多模态深度学习模型包括结构化数据网络和孪生网络；所述将多个所述水源成分谱矩阵和所述真实源成分谱矩阵输入至多模态深度学习模型进行相似程度分析，得到所述综合评估结果，包括：将多个所述水源成分谱矩阵和所述真实源成分谱矩阵输入至所述结构化数据网络，得到目标概率；将多个所述水源成分谱矩阵和所述真实源成分谱矩阵输入至所述孪生网络，得到目标相似度；将所述目标概率和所述目标相似度进行加权融合，得到所述综合置信度；根据所述综合置信度结合匹配距离以及冲突标志，确定所述总不确定性；根据所述综合置信度和所述总不确定性，确定所述综合评估结果。

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