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龙图腾网获悉迪天环境技术南京股份有限公司申请的专利基于深度学习的河流水质参数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：CN120319366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510768371.2，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于深度学习的河流水质参数监管方法及系统是由周洁梅;桑强;王厉;蒋康;田川;王斌;朱庆乐设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的河流水质参数监管方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的基于深度学习的河流水质参数监管方法及系统，该方法包括自校准多源数据采集、扩散性水质预测、极端水质参数模拟、逆扩散污染定位及水质参数智能监管。本发明涉及河流水质监管技术领域，具体是基于深度学习的河流水质参数监管方法及系统；通过引入图卷积神经网络与物理扩散约束模型，实现对污染物在河道中的时空扩散趋势建模；同时结合生成对抗网络与物理验证，构建极端污染事件模拟与归因机制；进一步采用多模态贝叶斯反演模型与图反卷积结构，实现对污染源的精准溯源；该系统可动态感知水文变化，构建自适应阈值判断机制，实现对污染风险的预测、追踪与响应，为河流生态安全管理提供高效、智能的技术支撑。

本发明授权基于深度学习的河流水质参数监管方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的河流水质参数监管方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：自校准多源数据采集，得到时空校准数据； 步骤S2：扩散性水质预测，采用物理扩散性约束改进的时空图卷积网络，进行扩散性水质预测，得到扩散预测数据，包括以下步骤：步骤S21：流域拓扑图构建；步骤S22：扩散性物理系数嵌入，通过引入污染物浓度、扩散性系数和水体流速参数，构建连续物理方程，进行集成物理约束建模；步骤S23：时空预测建模；步骤S24：扩散性水质预测； 步骤S3：极端水质参数模拟，采用结合物理验证模拟的条件对抗生成方法，进行极端水质参数模拟，得到极端参数模拟数据； 步骤S4：逆扩散污染定位，采用标准多模态贝叶斯逆向溯源方法，进行逆扩散污染定位，得到污染溯源数据，包括以下步骤：步骤S41：逆向扩散建模；步骤S42：时空反卷积改进，具体为依据所述时空预测模型，构建时空特征混合的图反卷积神经网络，作为逆向扩散建模的基础预测子网，得到时空反卷积逆向扩散预测模型；所述时空特征混合的图反卷积神经网络，包括空间逆向路径层和时间逆向路径层；所述空间逆向路径层，具体采用标准图反卷积结构进行河道监测点间的逆向污染路径特征预测；所述时间逆向路径层，具体采用反向膨胀卷积结构进行河道检测点间的污染时序的倒序特征依赖预测；步骤S43：污染概率可视化；步骤S44：逆扩散污染定位； 步骤S5：河流水质参数监管，采用动态阈值智能监管决策方法，进行河流水质参数监管，得到河流水质监管决策参考数据。

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