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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于高光谱分析的智能加药控制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：CN120544735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511017513.8，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于高光谱分析的智能加药控制方法是由陈欢欢;胡泽;李磊;蒋能记;牟强;王晓君;陈昊;黄亮设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高光谱分析的智能加药控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于高光谱分析的智能加药控制方法，属于油田采出水处理技术领域。本发明公开一种基于高光谱分析的智能加药控制方法，包括使用高光谱分析仪测得存储罐和油田回注水存储罐中的吸光度数据；计算各物质的浓度数据；基于随机梯度下降优化的BP神经网络算法得到实时的加药量；利用LSTM模型输出加药量；将输入偏差与设定的阈值进行比较，确定加药量；根据先验分布和评估结果，构建参数的后验分布，从后验分布中选择新的参数组合进行评估，更新后验分布，直到找到满足性能要求的最优参数组合。本发明能够根据高光谱分析仪实时采集到的水质参数智能的调整加药量，以提高油田采出水处理的效率和质量，减少药剂浪费，降低处理成本。

本发明授权一种基于高光谱分析的智能加药控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱分析的智能加药控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、使用高光谱分析仪测得实时的存储罐中吸光度数据A1，使用高光谱分析仪记录从时间t0+ΔT开始间隔Ta的时间去测油田回注水存储罐中吸光度数据A2，使用流量计测出从时间t0开始间隔Ta的时间在Ta内加入的加药量Oa； 步骤S2、根据存储罐中吸光度数据A1和油田回注水存储罐中的吸光度数据A2计算得到沉降罐和油田回注水存储罐中各物质的浓度数据Ci1、Ci2； 步骤S3、将沉降罐中各物质的浓度数据Ci1，导入到基于随机梯度下降优化的BP神经网络算法得到实时的加药量Op1； 步骤S4、将加药量Oa和油田回注水存储罐中各物质的浓度数据Ci2关联导入到利用先前时间段内的历史训练好的LSTM模型中，模型将输出未来一段时间内的加药量预测值Op2； 步骤S5、利用油田回注水存储罐中各物质的浓度数据Ci2与目标水质指标数据得到输入偏差，将输入偏差与设定的阈值进行比较，当输入偏差大于设定的阈值时，加药泵泵入的加药量为Op1；当输入偏差小于设定的阈值时，加药泵泵入的加药量为Op2； 步骤S6、通过比较目标函数值间接评估算法的参数性能，再根据先验分布和评估结果，构建参数的后验分布，从后验分布中选择新的参数组合进行评估，记录目标函数值，将新的评估结果加入到后验分布中，更新后验分布，直到找到满足性能要求的最优参数组合； 步骤S61、选定BP神经网络学习率、BP神经网络隐藏层节点数、LSTM的输入序列长度与采样间隔时间Ta、LSTM的单元数以及从时间t0+ΔT开始间隔Ta的时间去测油田回注水存储罐中各物质的浓度数据Ci2和从时间t0开始间隔Ta的时间在时间Ta内的加药量之间的延迟时间ΔT这五项参数的取值范围，并利用这五项参数组成矩阵θt； 步骤S62、设定目标函数Jθ用于评估整个加药控制系统的性能，定义为处理时间、药剂消耗的综合指标； 所述目标函数Jθ为： 式中：为在数组θt中的参数设置下水质到达合格指标时所用时间Ts，为在数组θt中的参数设置下使用加权计算得到总共使用的药量Os；α、β是权重系数； 步骤S63、在设定的取值范围内随机选择几组参数组合，在加药控制系统中运行，记录对应的目标函数值； 步骤S64、通过比较目标函数值Jθ间接评估数组θt中的参数性能，再根据先验分布和评估结果，构建参数的后验分布，从后验分布中选择新的参数组合进行评估，记录目标函数值，将新的评估结果加入到后验分布中，更新后验分布； 步骤S65、重复步骤S63和S64，找到满足性能要求的最优参数组合，并将参数组合设置到BP神经网络模型、LSTM模型的参数中。

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