(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211014370.1 (22)申请日 2022.08.23 (71)申请人 北京万维盈创科技发展 有限公司 地址 101400 北京市怀柔区杨宋 镇凤翔东 大街9号126室 (72)发明人 张吉臣　李丽芬　高超　胡宽焘　 (74)专利代理 机构 北京绘聚高科知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11832 专利代理师 罗硕 (51)Int.Cl. G06F 16/29(2019.01) G06F 16/9537(2019.01) G06N 20/00(2019.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 基于水系编译器与机器学习处理的水污染 溯源方法及系统 (57)摘要 本发明公开一种基于水系编译器与机器学 习处理的水污染溯源方法及系统， 其中， 方法， 包 括： 实时监测水系中每个水系节点的污染情况， 获取节点污染信息； 使用节点污染信息， 判断是 否存在水系节 点满足污染事件触发条件； 若存在 水系节点满足污染事件触发条件， 则确定水系节 点为污染触发节点， 根据水系的拓扑结构， 以污 染触发节 点为起点构建污染相关节 点群； 根据污 染相关节点群中各水系节点在污染持续时间内 的污染负荷， 计算污染相关节 点群中每个水系节 点的污染贡献度； 使用污染相关节 点群中每个水 系节点的污染贡献度， 锁定得到水系的污染源。 本发明的技术方案能解决现有技术中污染溯源 方案其应用条件受限， 需要大量的水文数据和条 件参数， 不具有 普适性的问题。 权利要求书2页 说明书10页 附图5页 CN 115309845 A 2022.11.08 CN 115309845 A 1.一种基于水系编译器与机器学习处 理的水污染溯源方法， 其特 征在于， 包括： 实时监测水系中每 个水系节点的污染情况， 获取节点污染信息； 使用所述节点污染信息， 判断是否存在水系节点满足污染事 件触发条件； 若存在水系节点满足所述污染事件触发条件， 则确定所述水系节点为污染触发节点， 根据所述水系的拓扑 结构， 以所述污染触发节点 为起点构建污染相关节点群； 根据所述污染相关节点群中各水系节点在污染持续 时间内的污染负荷， 计算所述污染 相关节点群中每 个水系节点的污染贡献度； 使用所述污染相关节点群中每个水系节点的污染贡献度， 锁定得到所述水系的污染 源。 2.根据权利要求1所述的污染溯源方法， 其特征在于， 在所述实时监测水系中每个水系 节点的污染情况的步骤之前， 所述方法还 包括： 概化所述水系中具有连通关系的污染风险区域， 得到水系节点； 使用所述水系中所有水系节点以及所述连通关系， 构建得到包含所述拓扑结构的水系 编译器。 3.根据权利要求2所述的污染溯源方法， 其特征在于， 所述根据水系的拓扑结构， 以所 述污染触发节点 为起点构建污染相关节点群的步骤， 包括： 从所述水系的拓扑结构中筛选与所述污染触发节点存在连通关系的所有上游水系节 点， 得到上游 节点群； 使用所述上游节点群中最远水系节点与 所述污染触发节点的间距， 以及所述节点污染 信息对应的监测时间步长， 计算得到动态 滑动时间窗口； 针对所述上游节点群中每个水系节点， 分别计算所述动态滑动时间窗口内所述水系节 点的比较向量； 分别判断所述上游节点群中每个水系节点的比较向量是否满足所述污染事件触发条 件； 使用所述上游节点群中、 满足所述污染事件触发条件的所有水系节点， 构建得到所述 污染相关节点群。 4.根据权利要求1所述的污染溯源方法， 其特征在于， 所述根据污染相关节点群中各水 系节点在污染持续时间内的污染负荷， 计算所述污染相关节点群中每个水系节点的污染贡 献度的步骤， 包括： 计算得到所述污染持续时间内所述污染触发节点的污染负荷； 计算得到所述污染持续时间内所述污染相关节点群的污染负荷； 使用一维稳态数学模型， 根据所述污染相关节点群的污染负荷， 计算得到所述污染相 关节点群的负荷比较矩阵； 使用所述负荷比较矩阵与 所述污染触发节点的污染负荷， 计算得到所述污染相关节点 群中每个水系节点的污染贡献度。 5.根据权利要求1所述的污染溯源方法， 其特征在于， 所述使用污染相关节点群中每个 水系节点的污染贡献度， 锁定得到所述水系的污染源的步骤， 包括： 使用所述污染相关节点群中每个水系节点的污染贡献度， 计算得到所述污染相关节点 群的贡献度矩阵；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115309845 A 2使用所述贡献度矩阵， 从所述污染相关节点群中筛选得到污染贡献度 大于或等于预设 贡献度的水系节点， 作为潜在污染源； 使用与本次污染事件具有强相关性的历史污染数据对所述潜在污染源进行参考比较， 锁定所述水系的污染源。 6.根据权利要求5所述的污染溯源方法， 其特征在于， 所述使用与本次污染事件具有强 相关性的历史污染数据对所述潜在污染源进行参 考比较的步骤， 包括： 从历史污染事 件库中筛 选得到与本次污染事 件相关性 最高的历史污染事 件； 使用所述历史污染事件包含的溯源结果与 所述潜在污染源进行验证， 确定本次污染事 件对应的污染源和参 考治理措施； 记录本次污染事 件， 将本次污染事 件添加至所述历史污染事 件库。 7.根据权利要求1所述的污染溯源方法， 其特征在于， 所述使用节点污染信息， 判断是 否存在水系节点满足污染事 件触发条件的步骤， 包括： 按照预设污染标准构建水系污染条件集合， 所述水系污染条件集合包括多条所述污染 事件触发条件； 使用所述节点污染信 息， 判断所述水系节点是否满足所述水系污染条件集合中任一所 述污染事 件触发条件； 若判定所述水系节点满足所述任一污染事件触发条件， 则确定所述水系节点为污染触 发节点。 8.根据权利要求1或7所述的污染溯源方法， 其特征在于， 所述判断是否存在水系节点 满足污染事 件触发条件的步骤之后， 所述方法还 包括： 使用所述污染触发节点对应的污染事件触发条件， 从历史污染事件库中筛选历史污染 事件； 使用所述污染相关节点群中各水系节点在所述污染持续 时间内的污染负荷， 对所述历 史污染事 件进行相关性分析， 得到相关性 最高的历史污染事 件； 使用所述相关性 最高的历史污染事 件得到所述水系的污染源。 9.根据权利要求4所述的污染溯源方法， 其特征在于， 所述使用负荷比较矩阵与所述污 染触发节点的污染负荷， 计算得到所述污染相关节点群中每个水系节点的污染贡献度的步 骤， 包括： 计算所述负荷比较矩阵与所述污染触发节点的污染负荷之和， 作为污染总负荷； 计算所述负荷比较矩阵与 所述污染总负荷之比， 得到所述污染相关节点群中每个水系 节点的污染贡献度。 10.一种基于水系编译器与机器学习处 理的水污染溯源系统， 其特 征在于， 包括： 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的污染溯源程序， 所 述污染溯源程序被所述处理器执行时实现如权利要求 1‑9中任一项 所述的污染溯源方法的 步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115309845 A 3