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龙图腾网获悉中国兵器科学研究院申请的专利一种基于任务导向防护状态的CBRN环境数字仿真方法和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：CN118981871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410976734.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于任务导向防护状态的CBRN环境数字仿真方法和系统是由李广运;陈德雷;赵悦辰;武昊鹏;袁亚飞;杨蔚青;付琦;耿德珅;曾玮;崔春园;杨忠浩设计研发完成，并于2024-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于任务导向防护状态的CBRN环境数字仿真方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于任务导向防护状态的CBRN环境数字仿真方法，包括基于微观尺度和宏观尺度的仿真模型的耦合建立高精度多尺度模型；模型复杂度根据具体应用场景和实时数据动态调整；获取并处理用于CBRN环境数字仿真的实时监测数据；基于个体化健康效应模型和长期效应模拟模型构建人体健康效应模拟模型；基于分布式计算架构和边缘计算技术计算模型从而进行环境数字仿真；将仿真结果通过智能人机交互界面与用户体验界面展示和反馈；基于虚实结合演练和智能决策支持进行应急响应与决策支持；基于虚拟实验平台和数据一致性校验机制，对实时监测数据实验验证，对高精度模型和人体健康效应模拟模型进行校准；公开了系统、电子设备以及计算机可读存储介质。

本发明授权一种基于任务导向防护状态的CBRN环境数字仿真方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于任务导向防护状态的CBRN环境数字仿真系统，用于实施基于任务导向防护状态的CBRN环境数字仿真方法，其特征在于，包括：S1，基于微观尺度的仿真模型和宏观尺度的仿真模型，通过耦合不同尺度的所述微观尺度的仿真模型和宏观尺度仿真模型建立高精度多尺度模型，其中所述高精度多尺度模型用于提高污染物扩散和传播的精度；所述高精度多尺度模型的模型复杂度能够根据具体应用场景和实时数据动态调整；S2，获取并处理用于CBRN环境数字仿真的实时监测数据；S3，基于个体化健康效应模型和长期效应模拟模型构建人体健康效应模拟模型；S4，基于分布式计算架构和边缘计算技术计算所述高精度多尺度模型和所述人体健康效应模拟模型从而基于任务导向防护状态进行CBRN环境数字仿真；所述基于任务导向防护状态的CBRN环境数字仿真系统包括：高精度多尺度建模模块101，用于基于微观尺度的仿真模型和宏观尺度的仿真模型，通过耦合不同尺度的所述微观尺度的仿真模型和宏观尺度仿真模型建立高精度多尺度模型，其中所述高精度多尺度模型用于提高污染物扩散和传播的精度；所述高精度多尺度模型的模型复杂度能够根据具体应用场景和实时数据动态调整；所述高精度多尺度建模模块101由污染扩散模型子模块、辐射传播模型子模块组成；其中：所述污染扩散模型子模块用于耦合微观的分子动力学和宏观的流体力学模型，以高精度模拟化学和生物污染物的扩散行为；内部具有耦合微观和宏观模型的算法，动态调整模型的复杂度；所述辐射传播模型子模块用于结合蒙特卡罗方法和数值方法，模拟辐射在不同介质中的传播，考虑吸收、散射和衰减；内部设置自适应网格细化单元，用于在关键区域使用自适应网格细化；实时多源数据融合模块102，用于获取并处理用于CBRN环境数字仿真的实时监测数据；所述实时多源数据融合模块102由数据获取子模块、数据预处理子模块、多源数据融合子模块以及标准化的实时数据接口组成；其中：所述数据获取子模块由智能传感器系统组成，内部设置传感器自校准算法单元、冗余传感器配置单元、多传感器数据融合算法单元和传感器故障检测与修复单元组成；所述传感器自校准算法单元内部设置传感器自校准算法，提高传感器数据的精度，所述冗余传感器配置单元通过冗余配置和数据融合，增强传感器系统的可靠性；所述多传感器数据融合算法单元基于贝叶斯网络算法融合多个传感器的数据；所述传感器故障检测与修复单元内部设置开发传感器故障检测和自我修复算法，确保系统的连续运行；所述数据预处理子模块用于对传感器数据进行预处理，去除噪声和异常值；所述多源数据融合子模块用于基于所述实时监测数据利用机器学习算法处理和融合所述多源数据，所述机器学习算法包括卡尔曼滤波和粒子滤波，融合所述多源数据包括融合所述多源数据融合气象数据、地形数据和污染物性质数据；所述标准化的实时数据接口用于将实时监测数据通过标准化的实时数据接口无缝集成到所述高精度多尺度模型中，实现动态更新和调整所述高精度多尺度模型的模型复杂度；个体化健康效应模拟模块103，用于基于个体化健康效应模型和长期效应模拟模型构建人体健康效应模拟模型；所述个体化健康效应模拟模块103由个体化模型子模块和长期效应模拟子模块组成；其中，所述个体化模型子模块用于基于个体生理差异数据的健康效应模型，结合个体生理数据和历史健康数据构建人体健康效应模拟模型的第一部分；其中所述个体生理差异数据通过可穿戴设备等途径采集个体的生理数据确定；所述长期效应模拟子模块用于建立长期暴露的健康效应模拟模型作为人体健康效应模拟模型的第二部分；所述个体化模型子模块和长期效应模拟子模块内部均设置健康效应评估算法，所述健康效应评估算法为基于大数据分析和机器学习的健康效应评估算法；分布式和边缘计算架构模块104，用于基于分布式计算架构和边缘计算技术计算所述高精度多尺度模型和所述人体健康效应模拟模型从而基于任务导向防护状态进行CBRN环境数字仿真；所述分布式和边缘计算架构模块104由分布式计算子模块和边缘计算子模块组成；其中：所述分布式计算子模块用于将计算任务分配到多个计算节点，使用MPI进行通信，所述分布式计算子模块内置任务调度算法以优化计算资源分配；所述边缘计算子模块在关键位置部署边缘节点，利用本地计算能力进行实时数据处理，在靠近数据源的地方进行初步计算和数据处理；智能人机交互界面模块105，用于将所述CBRN环境数字仿真的仿真结果通过智能人机交互界面与用户体验界面进行展示和反馈；所述智能人机交互界面模块105由自然语言处理子模块以及3D可视化子模块组成；其中，所述自然语言处理子模块包括基于自然语言处理的智能交互系统，支持语音和文本输入；所述3D可视化子模块用于使用3D建模和可视化技术展示污染物扩散和影响；所述3D可视化子模块包括智能交互算法单元和用户界面优化单元；其中所述智能交互算法单元内置基于机器学习和自然语言处理技术的智能交互算法，所述用户界面优化单元用于根据用户反馈不断优化界面设计，提高用户体验；虚实结合应急响应演练模块106，用于基于虚实结合演练和智能决策支持对数字仿真过程进行应急响应与决策支持；所述虚实结合应急响应演练模块106由虚拟现实子模块、增强现实子模块、虚实结合仿真平台和应急预案优化子模块组成；其中：所述虚拟现实子模块用于创建沉浸式应急响应演练环境；所述增强现实子模块用于在实际环境中叠加虚拟CBRN威胁，提高演练的实战性；所述虚实结合仿真平台为集成所述虚拟现实子模块和所述增强现实子模块的仿真平台，用于实现虚实结合的应急演练；所述应急预案优化子模块用于通过仿真和演练，优化应急预案，提高应急响应能力；虚拟实验平台与数据一致性校验模块107，用于基于虚拟实验平台和数据一致性校验机制，对所述实时监测数据进行实验验证，对所述高精度多尺度模型和所述人体健康效应模拟模型进行模型校准；所述虚拟实验平台与数据一致性校验模块107由虚拟实验创建子模块、数据一致性校验子模块、虚拟实验算法子模块以及数据交叉验证子模块组成；其中：所述虚拟实验创建子模块用于创建虚拟实验环境，模拟实际实验条件，减少实际实验的成本和风险；所述数据一致性校验子模块用于基于数据一致性校验机制确保实验数据和仿真数据的一致性；所述虚拟实验算法子模块用于设置虚拟实验的仿真算法，模拟实验室和现场实验条件；所述数据交叉验证子模块基于交叉验证技术，校验和校正实验数据和仿真数据。

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