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龙图腾网获悉生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心申请的专利基于物联网的地下水抽注一体化智能管控方法及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：CN121680088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610163052.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于物联网的地下水抽注一体化智能管控方法及系统是由王艳伟;王丽娜;蔡林颖;张昊;袁文超;王恒钦;宋宗中设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的地下水抽注一体化智能管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网的地下水抽注一体化智能管控方法及系统，包括：对目标区域进行地质勘察并构建三维地质模型，据此规划抽注井群与传感器网络的布局；基于该布局方案部署监测网络并采集数据，融合三维地质模型构建污染场地数字孪生体；通过数字孪生体提取地下水态势数据，利用LSTM模型预测污染物迁移路径与水位动态，输出经地质特征校正的污染情景模拟信息；以此模拟信息为输入，耦合地质参数作为约束，采用BLMFO双层多目标优化算法生成抽注井群协同控制策略集；最后执行控制指令，并在修复过程中监测实时态势，判断并推送策略变更建议，包括流量调整幅度、药剂优化方案和设备运行参数修正，提升修复效率并适应复杂地质环境。

本发明授权基于物联网的地下水抽注一体化智能管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的地下水抽注一体化智能管控方法，其特征在于，包括： 对目标区域进行地质勘察并构建区域三维地质模型，利用所述区域三维地质模型进行抽注井群和异构传感器监测网络布局规划，得到区域抽注修复布局方案； 基于所述区域抽注修复布局方案部署异构传感器监测网络并进行区域数据采集，获取区域地下水的空间分布数据和水质监测数据，与区域三维地质模型进行融合建立污染场地数字孪生体； 通过所述污染场地数字孪生体提取目标区域的地下水态势数据并设定地质条件约束，利用LSTM预测模型进行污染物迁移路径和水位动态预测，输出经地质特征校正的污染情景模拟信息； 以所述污染情景模拟信息作为输入，耦合渗透系数和裂隙分布参数作为约束条件，通过BLMFO双层多目标优化算法进行多目标协同优化计算，生成抽注井群协同控制策略集； 基于所述抽注井群协同控制策略集生成控制指令序列发送至对应执行机构进行执行，在抽注修复过程中监测实时运行态势并判断是否需要进行修复策略变更，生成修复策略变更建议进行推送； 在抽注一体化设备系统中集成由光伏板阵列、锂离子蓄电池组和智能双向变流器构成的太阳能储能模块，通过最大功率点跟踪技术实时优化光伏板的发电效率，并利用电池管理系统监测蓄电池的荷电状态、健康状态和剩余容量参数，建立包含太阳能发电预测、储能状态监测和电网电价信息的能源数据采集体系； 通过能源数据采集体系获取在预设周期内的气象数据、辐照度监测值和光伏发电功率数据生成初始能源数据集，基于所述初始能源数据集将所述气象数据和辐照度监测值进行融合生成融合特征序列； 将所述融合特征序列按照预设时间步划分为若干特征序列段，通过所述初始能源数据集提取光伏发电功率数据并生成光伏发电功率序列，与所述特征序列段进行关联，形成关联特征序列，所述关联特征序列表征在一个监测周期内的环境状态与发电功率之间的关联关系； 整个多个监测周期对应的关联特征序列生成关联特征序列集，将一个监测周期划分为若干时间节点，通过所述关联特征序列集构建状态空间，在所述状态空间中计算不同时间节点之间的状态转移概率和状态转移矩阵，并通过相似度计算将具备气象数据和辐照度监测值相似性的时间节点进行合并，最终得到能源特征样本集； 基于所述能源特征样本集，定义每个预设大小的时间步为单个节点，将对应的气象特征和辐照度监测值作为对应节点的节点表征，光伏发电功率作为节点属性，生成若干以一个监测周期为时间长度的发电态势路径，所述发电态势路径表征在一个监测周期内不同的气象特征和辐照度监测值的不同光伏发电功率； 建立发电态势预测模型，通过所述发电态势路径对所述发电态势预测模型进行训练，在完成模型训练后，输入实时监测获取的气象数据和辐照度监测值，得到当前时刻的发电态势预测结果； 将所述发电态势预测结果与预设阈值进行判断，若大于预设阈值，则判定能够启用混合供电策略，计算与预设阈值的偏差生成可支配能源信息，结合负荷需求曲线和实时电价信息利用多目标优化算法进行混合供电策略制定和调控。

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