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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于残差光谱的排水管道问题诊断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：CN121558693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511477738.1，技术领域涉及：G01N21/64；该发明授权一种基于残差光谱的排水管道问题诊断方法是由楚文海;叶程;敖飞扬;祁海玥;段友丽;徐祖信设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差光谱的排水管道问题诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于残差光谱的排水管道问题诊断方法，具体涉及排水管道问题诊断领域，包括于晴天采集待排查管道两端相邻检查井内水样，预处理后开展三维荧光仪检测并得到对应的EMM矩阵，获取上游检查井EEM矩阵mi和下游检查井EEM矩阵mi+1；对EEM矩阵进行一级和二级的拉曼散射及瑞利散射信号扣除后，将下游检查井EEM矩阵mi+1减去上游检查井EEM矩阵mi后，获得待排查管段的残差光谱；依据残差光谱的残差荧光特征峰情况，判断排查管段i所存在的问题类型。通过构建上下游检查井三维荧光矩阵差值形成残差光谱并结合谱图特征阈值判别与谱库比对，实现对管段混接污染与低污染水入渗的快速识别与溯源。

本发明授权一种基于残差光谱的排水管道问题诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差光谱的排水管道问题诊断方法，其特征在于，包括： S1、于晴天采集待排查管道两端相邻检查井内水样，预处理后开展三维荧光仪检测并得到对应的EMM矩阵，获取上游检查井EEM矩阵mi和下游检查井EEM矩阵mi+1； S2、对EEM矩阵进行一级和二级的拉曼散射及瑞利散射信号扣除后，将下游检查井EEM矩阵mi+1减去上游检查井EEM矩阵mi后，获得待排查管段的残差光谱； S3、依据残差光谱的残差荧光特征峰情况，判断排查管段i所存在的问题类型； S4、基于所诊断的排查管段问题类型，通过三维荧光光谱开展相应混接污染或低污染水溯源； 在S3中所述残差荧光特征峰情况和所存在的问题类型的识别，包括： S3-1、若残差光谱的残差荧光峰低于预设阈值，说明该管段无低污染水入流入渗，且下游检查井无混接污水输入； S3-2、若残差光谱中出现负值残差荧光峰，则判定该管段存在低污染水入流入渗； S3-3、若残差光谱中出现与上游检查井EEM矩阵mi中不同的残差荧光峰，则判定该管段下游检查井存在一种或多种新型混接污染输入； S3-4、若残差光谱中出现上游检查井EEM矩阵mi中位置相同的残差荧光峰，则判断该管段下游检查井内存在同种类型混接污染输入； 在S4中所述混接污染或低污染水溯源的步骤包括： S4-1、若问题类型为S3-2的判定结果，则利用残差光谱与低污染水谱库进行比对，明确低污染水类型； S4-2、若具体问题类型为S3-3或S3-4的判定结果，则利用残差光谱与污染源谱库进行比对，明确污染源类型； S4-3、溯源方法包括基于机器学习模型预测或余弦相似度计算，相似度计算公式包括： ； 其中表示谱库中某一已知污染源的光谱向量；表示待诊断管段i的残差光谱向量；表示谱库中某一已知污染源在第j个波长点上的荧光强度值；表示当前待识别管段i的残差光谱在第j个波长点上的荧光强度值；表示两光谱向量的点积；表示谱库光谱向量的模长；表示残差光谱向量的模长；n表示某一已知污染源的光谱向量总数；相似度范围为； 在步骤S4中残差光谱的溯源过程中，构建谱图匹配的分层判别机制，并引入谱图变异响应策略，所述分层判别机制包括第一判别层、第二判别层和第三判别层； 所述第一判别层：基于残差光谱向量与谱库中各污染源谱图向量之间的余弦相似度计算结果，筛选出相似度大于预设初筛阈值的谱图，形成污染源候选集合； 所述第二判别层：针对污染源候选集合中的每个谱图，分别计算其与残差光谱向量之间的欧式距离值与Pearson相关系数值，并构建二者为对抗因子的双评分通道，其中： 所述欧式距离值用于量化谱图数值层面的整体偏离程度； 所述Pearson相关系数值用于刻画谱图变化趋势的一致性程度； 双评分通道共同组成污染源谱图的对抗评分向量； 所述第三判别层：基于每个污染源谱图对应的对抗评分向量，计算其谱图变异度指标，谱图变异度定义为各评分通道归一值之间的最大绝对差值，所述最大绝对差值用于衡量该谱图在多通道判别维度下的稳定性与适配性波动程度； 最终判定逻辑：在污染源候选集合中，选择谱图变异度指标低于预设阈值的污染源类型作为最终判定结果；若全部候选谱图的变异度均超出预设阈值，则输出无稳定匹配源，并提示当前谱库不具备覆盖能力，需补充训练样本或扩展污染源类型。

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