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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种煤炭消费导致的大气污染风险点识别分类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：CN119760613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510252141.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种煤炭消费导致的大气污染风险点识别分类方法及系统是由彭岩波;张庆竹;赵若贝;王国强;王桥设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤炭消费导致的大气污染风险点识别分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于大气污染成因分析技术领域，公开了一种煤炭消费导致的大气污染风险点识别分类方法及系统，包括获取多源数据；提取多源数据的特征形成数据特征样本，以数据特征样本所在的网格点的当前时刻的地面监测数据为标签，对深度学习模型进行训练；使用训练好的模型对大气污染物地表浓度进行预测；基于预测结果，计算每个网格点的污染物浓度的均值与标准差，筛选出风险点；以风险点为中心建立缓冲区，分析缓冲区内的POI分布特征，对污染源进行识别分类。本发明利用POI点实现精确的煤炭消费导致的大气污染风险点识别，为重污染天气防控提供数据支持，推动科学减排与精细化治理。

本发明授权一种煤炭消费导致的大气污染风险点识别分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种煤炭消费导致的大气污染风险点识别分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多源数据并进行预处理，得到时空分辨率一致的多源数据集； 对多源数据集进行特征提取形成数据特征样本，并以数据特征样本所在的网格点的当前时刻的地面监测数据作为标签，对深度学习模型进行训练； 使用训练好的深度学习模型对大气污染物地表浓度进行预测，生成大气污染物空间分布数据集； 基于模型预测得到的大气污染物空间分布数据，按时间尺度计算每个网格点的污染物浓度的均值与标准差，筛选出符合设定条件的网格点，作为煤炭消费引发的大气污染风险点； 以筛选出的风险点为中心建立缓冲区，分析缓冲区内的POI分布特征，计算不同类型POI的密度和占比，对污染源进行识别分类； 筛选出符合设定条件的网格点，具体为： 筛选出SO2浓度高于均值且超过均值加一倍标准差，CO浓度高于均值，PM2.5、O3和NO2浓度在均值加一倍标准差与均值减一倍标准差区间之间的网格点； 污染源识别分类准则，具体为： 当缓冲区内工业类POI占比高于其他类型时，将该风险点判定为工业源，当城镇生活类POI占主导地位时，则将该风险点判定为生活源； 所述深度学习模型由一个输入层、一个基于空间注意力的Transformer模块、一个特征映射层、一个位置编码层、六个隐藏层和一个输出层组成，其中，隐藏层采用多头注意力Transformer编码器构成，用于学习提取特征之间的空间关联信息，输出层由两层全连接层构成，输出单元为五，分别对应五种大气污染物浓度； 所述基于空间注意力的Transformer模块通过计算特征图的通道维度平均值和最大值，连接后使用7×7卷积核和sigmoid函数生成空间注意力权重，以突出关键空间区域； 所述模型的特征映射层通过线性变换和LayerNorm规范化输入特征；位置编码层使用正弦和余弦函数生成位置感知信息； 所述模型在训练过程中使用dropout=0.1进行正则化，以防止过拟合，并通过ReduceLROnPlateau动态调整学习率，当验证损失在连续5个epoch内未下降时，自动降低学习率，此外，模型支持DistributedDataParallel实现分布式训练，并利用混合精度训练提高训练效率。

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