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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于水力熵值特征与区块链共识验证的生产行为水足迹追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：CN120634770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510759159.X，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于水力熵值特征与区块链共识验证的生产行为水足迹追踪方法是由薛联青;张晨曦;周吴杰;范家乐;何菡丹;暴瑞玲;张又嘉;许明芳;韩冲;沈恬;杨志帅;朱世云设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于水力熵值特征与区块链共识验证的生产行为水足迹追踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于水力熵值特征与区块链共识验证的生产行为水足迹追踪方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：在用水单元的关键位置安装高精度传感器，通过高频、中频、低频三重采样序列处理层，实时采集管道水压、流量、流速等数据在不同时间尺度上的特征，步骤2：基于链上‑链下协同验证架构，设计链下边缘计算节点的熵值特征提取功能，通过构建多维熵值计算模型，步骤3：基于链上‑链下协同验证架构，链上智能合约进行跨节点特征一致性校验；设计可信特征库自更新机制，当新特征被验证为可信特征，自动更新模板库；步骤4：调用工况识别模块对实时熵值特征分析，计算生产链各阶段的用水熵值，通过产品ID查询返回完整的水足迹链。

本发明授权一种基于水力熵值特征与区块链共识验证的生产行为水足迹追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于水力熵值特征与区块链共识验证的生产行为水足迹追踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：在用水单元的关键位置安装高精度传感器，通过高频、中频、低频三重采样序列处理层，实时采集管道水压、流量、流速数据在不同时间尺度上的特征， 步骤2：基于链上-链下协同验证架构，设计链下边缘计算节点的熵值特征提取功能，通过构建多维熵值计算模型，计算初级熵值并生成多维熵值特征向量；通过滑动窗口方差检测器动态调整熵值权重，计算综合熵值特征向量， 步骤3：基于链上-链下协同验证架构，链上智能合约进行跨节点特征一致性校验；设计可信特征库自更新机制，当新特征被验证为可信特征，自动更新模板库；异常特征触发警报，进行多方签名存证，供审计追溯；基于随机森林模型将不同工况与熵值特征进行关联，构建工况识别模块， 步骤4：调用工况识别模块对实时熵值特征分析，计算生产链各阶段的用水熵值，并通过区块链智能合约实现水足迹凭证的唯一记录；基于生产时间线、熵值强度、水资源流动路径构建水足迹动态路径图，并构建反向追溯机制，通过产品ID查询返回完整的水足迹链。

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