买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽粮食工程职业学院;中国科学技术大学先进技术研究院申请的专利一种用于粮食挥发性气体成分检测的实时质谱分析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：CN120778857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511295210.2，技术领域涉及：G01N27/62；该发明授权一种用于粮食挥发性气体成分检测的实时质谱分析系统是由潘阳;潘洋;李娜;宋玉洁;潘卓超;储江南设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于粮食挥发性气体成分检测的实时质谱分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及气体检测技术领域，具体地说，涉及一种用于粮食挥发性气体成分检测的实时质谱分析系统，其包括样品谱图采集单元，用于获得不同深度的原始样品谱图，随后对各深度原始谱图按预设权重加权，输出特征指纹谱；差分背景抑制单元用于采集实时背景谱，并采用闭环自适应多尺度背景抑制法，基于实时背景谱和特征指纹谱去除原始样品谱图的背景离子信号，生成去背景的净特征谱图；目标VOC确定单元用于基于净特征谱图，通过三重验证机制确定粮堆中的目标VOC。该系统提升了系统对低浓度目标挥发性化合物的识别灵敏度和定量准确性，增强了系统在复杂粮仓环境下的适应性和鲁棒性，有效避免传统方法中存在的误判、漏检问题。

本发明授权一种用于粮食挥发性气体成分检测的实时质谱分析系统在权利要求书中公布了：1.一种用于粮食挥发性气体成分检测的实时质谱分析系统，其特征在于，包括： 样品谱图采集单元1，所述样品谱图采集单元1用于从粮堆不同深度获取顶空样品气体，顶空样品气体均在mz范围内并行扫描，从而获得不同深度的原始样品谱图，随后对各深度原始谱图按预设权重加权，输出特征指纹谱； 差分背景抑制单元2，所述差分背景抑制单元2用于采集实时背景谱，并采用闭环自适应多尺度背景抑制法，基于实时背景谱和特征指纹谱去除原始样品谱图的背景离子信号，生成去背景的净特征谱图； 差分背景抑制单元2包括背景扣除模块22，背景扣除模块22采用闭环自适应多尺度背景抑制法对输入的特征指纹谱与实时背景谱进行融合处理，输出去背景的净特征图谱； 背景扣除模块22中，输出去背景的净特征图谱的具体步骤如下： S21、对输入的特征指纹谱和实时背景谱分别进行峰对齐与归一化处理，得到归一化后样品谱强度和归一化后的背景谱强度；并采用动态时间规整算法对特征指纹谱和实时背景谱中主峰位置进行微调对齐； S22、利用归一化后样品谱强度和归一化后的背景谱强度计算每一个mz通道的初始差分谱和样品谱与背景谱的相关系数，根据相关系数确定去背景系数，基于去背景系数获取自适应差分谱； ； ； ； 式中，为样品谱的平均值；为背景谱的平均值；为基准相似度阈值；为自适应去背景灵敏度因子； 获取自适应差分谱： ； S23、在确定去背景系数过程中，引入特征峰特异性权重，将相关系数优化为加权皮尔逊相关系数，进而生成优化后的自适应差分谱； S24、对优化后的自适应差分谱进行离散小波变换，分解为若干尺度系数，然后在每一尺度上应用软阈值去噪，再使用小波逆变换重构去噪后的谱图，得到多尺度平滑的重构谱； S25、利用重构谱与优化后的自适应差分谱计算残差谱，若残差谱的均方根高于预设阈值，则调整背景系数 S26、重复步骤S21至S25，直至残差谱的均方根小于等于预设的均方根阈值，进而得到多次迭代后的去背景谱 S27、将多次迭代后的去背景谱按原始强度比例反归一化，生成去背景的净特征谱图 S23中，生成优化后的自适应差分谱的具体步骤如下： S231、基于预设的特征通道权重因子库，为每一个mz通道分配权重值 S232、将相关系数优化为加权皮尔逊相关系数； ； S233、基于加权皮尔逊相关系数和权重值生成优化后的差分系数； ； 式中，为特征保护因子； S234、基于差分系数生成优化后的自适应差分谱； ； S231中，特征通道权重因子库通过以下方式构建： 从粮食挥发物历史质谱库提取历史关键化合物特征mz通道，赋予权重；所述粮食挥发物历史质谱库基于目标VOC确定单元3实时更新； 对历史背景谱中波动方差超过阈值的mz通道，赋予权重； 目标VOC确定单元3，所述目标VOC确定单元3用于基于净特征谱图，通过三重验证机制确定粮堆中的目标VOC，并输出目标VOC名称和特征mz，同时，对目标VOC进行二次审核。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽粮食工程职业学院;中国科学技术大学先进技术研究院，其通讯地址为：230011 安徽省合肥市瑶海区高教基地学林路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。