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龙图腾网获悉西门子(中国)有限公司申请的专利确定污染源的方法、装置和计算机可读存储介质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：CN116324833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202080105955.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权确定污染源的方法、装置和计算机可读存储介质是由梁潇;周晓舟;丹尼尔·施尼盖斯;孙天瑞;田鹏伟设计研发完成，并于2020-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本确定污染源的方法、装置和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：一种确定污染源的方法100、装置600,700和计算机可读存储介质，涉及污染监测技术领域。其中的方法100包括：基于传感器与潜在污染源的位置关系，确定目标风向下的、传感器与潜在污染源之间的因果关系101；建立对应于目标风向的、包含因果关系的贝叶斯网络102；基于风向为目标风向时的传感器历史数据训练贝叶斯网络103；基于风向为目标风向时的传感器当前数据和已训练的贝叶斯网络，从潜在污染源中确定出污染源104。由于考虑到风向对传感器监测效果的影响，因此确定出的污染源的准确度高。

本发明授权确定污染源的方法、装置和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.确定污染源的方法（100），其特征在于，包括： 基于传感器与潜在污染源的位置关系，确定（101）目标风向下的、传感器与潜在污染源之间的因果关系；其中所述因果关系指所述目标风向下，所述潜在污染源排放的污染物被所述传感器检测到； 建立（102）对应于所述目标风向的、包含所述因果关系的贝叶斯网络； 基于风向为所述目标风向时的传感器历史数据训练（103）所述贝叶斯网络； 基于风向为所述目标风向时的传感器当前数据和已训练的所述贝叶斯网络，从所述潜在污染源中确定（104）出污染源； 其中，所述基于风向为目标风向时的传感器历史数据训练（103）所述贝叶斯网络包括： 确定所述贝叶斯网络的先验概率分布； 基于所述贝叶斯网络的先验概率分布和风向为目标风向时的所述传感器历史数据，以置信传播算法计算所述贝叶斯网络的后验概率分布； 其中，所述基于风向为目标风向时的传感器当前数据和已训练的所述贝叶斯网络，从所述潜在污染源中确定（104）出污染源包括： 将风向为目标风向时的传感器当前数据输入所述已训练的贝叶斯网络； 基于所述已训练的贝叶斯网络的后验概率和所述风向为目标风向时的传感器当前数据，计算每个潜在污染源的排放概率分布； 对每个潜在污染源的排放概率分布的概率最高点所对应的排放值进行排序； 将最大排放值所对应的潜在污染源确定为所述污染源。

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