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龙图腾网获悉杭州北水云服科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的污水处理水质参数实时检测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：CN121167200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511345804.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于深度学习的污水处理水质参数实时检测系统是由孙艳;席忭;吴勇设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的污水处理水质参数实时检测系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的污水处理水质参数实时检测系统，涉及数据处理技术领域，包括：数据采集模块，用于通过分布式传感器网络实时采集污水处理过程中的多源动态数据；特征重构模块，用于对多源动态数据进行特征空间重构，通过时序关联分析生成动态修正参数；学习预测模块，用于将动态修正参数输入预训练的多任务深度学习模型，通过参数贡献度分析评估各特征变量的影响程度，并采用自适应加权机制动态调整特征重要性分配，以得到调整后的特征表示。本发明实现水质参数的实时精准检测、超标风险及时预警及污水处理过程的能耗优化与出水水质稳定控制。

本发明授权一种基于深度学习的污水处理水质参数实时检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的污水处理水质参数实时检测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于通过分布式传感器网络实时采集污水处理过程中的多源动态数据； 特征重构模块，用于对多源动态数据进行特征空间重构，通过时序关联分析生成动态修正参数，包括： 对多源动态数据进行标准化与降噪预处理，得到预处理后的标准化时序数据； 基于标准化时序数据，采用滑动窗口机制进行时序分段，构建多变量时间序列样本集； 对多变量时间序列样本集进行多源特征融合，并对融合后的高维特征进行主成分分析，实现特征降维与重构，得到低维稠密特征表示； 基于低维稠密特征表示，采用时序关联性分析计算各水质变量与操作变量在不同滞后时间下的相关性系数，形成动态关联矩阵； 对动态关联矩阵进行分析，生成用于实时修正的动态修正参数； 学习预测模块，用于将动态修正参数输入预训练的多任务深度学习模型，通过参数贡献度分析评估各特征变量的影响程度，并采用自适应加权机制动态调整特征重要性分配，以得到调整后的特征表示； 参数预测模块，用于基于调整后的特征表示，对多个关键出水水质参数的浓度进行实时预测，得到浓度预测值； 评估预警模块，用于根据浓度预测值实时评估污水污染程度，将预测值与预设安全阈值进行比较；若预测值大于阈值，则触发相应的应急处理机制，同时通过过程控制通信协议将评估结果与预警信息传输至中央监控平台； 控制调整模块，用于根据实时评估结果与上传数据，结合以能源消耗和水质达标为核心约束的多目标策略，确定污水处理过程控制参数的最终设定值，实现对出水水质的实时检测与稳定控制。

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杭州北水云服科技有限公司，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市余杭区仓前街道留泽街98号1#楼461；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”。

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