中国环境科学研究院

本发明提供了一种碳纳米管分散剂、制备方法及分散系统，以100重量份计，其制备原料包括：多壁碳纳米管4‑8份、多巴胺改性透明质酸2‑5份、磺酸钠基氟硅氧烷共聚物1‑3份、乙烯基吡咯烷酮/乙烯基咪唑共聚物5‑10份、鼠李糖脂0.5‑2.0份、合成锂皂石1‑4份、3‑羧基苯硼酸0.3‑1.0份、植酸0.1‑0.5份、磷酸氢二钠‑柠檬酸缓冲体系0.2‑1.0份、无水乙醇5‑15份，余量为去离子水，补足至100重量份。本发明中，各组分协同作用可实现多壁碳纳米管的高效分散，提升分散体系的稳定性。

本发明公开了森林生态监测技术领域的一种中亚热带森林生态系统碳储碳汇固碳监测与评估系统及方法，包括数据采集单元，以及与数据采集单元通讯连接的监控终端；所述监控终端包括评估单元，评估单元用于接收并处理碳储碳汇固碳数据，并通过与预先构建的数据库进行对比分析，以得到待监测区域碳储碳汇固碳评估结果；其中，所述数据采集单元包括地面数据采集模块，地面数据采集模块包括监测组件。本发明数据采集模块包括监测组件，实现了对土壤碳数据的多点位自动化采集，有效解决了传统固定气室长期扣在同一位置导致土壤微环境改变进而使监测数据失真的技术问题，从而保证评估结果的准确性。

本发明公开了一种结合光谱指纹、氨基酸、DNA的污染溯源验证系统，包括多介质协同感知模块、多维度溯源解析模块、区块链验证闭环模块，各模块通过数据传输与边缘处理技术实现联动；多介质协同感知模块，用于采集流域内水体中的光谱指纹、氨基酸及DNA特征数据，包括科研级综合采样终端、基层轻量化采样组件、原位智能监测点；所述科研级综合采样终端搭载光谱检测模块、氨基酸快速检测组件、DNA提取与扩增装置，本发明通过光谱指纹+氨基酸+DNA的递进式协同架构，实现从污染类型识别到污染源类别区分再到具体排放点定位的三级溯源。

本发明公开了生态环境研究技术领域的一种基于多源数据的自然保护地气候变化预测系统及方法，所述系统包括：历史数据采集模块；当前数据采集模块；处理模块；预测模块；所述当前数据采集模块包括现场数据采集模块与模拟数据采集模块，所述模拟数据采集模块用于利用模拟设备模拟自然保护地并获取其生态环境参数；本申请通过设置模拟数据采集模块，利用环境模拟设备在受控条件下高精度复现自然保护地的关键生态环境过程，主动获取包括水源涵养响应、土壤侵蚀动态及植被‑土壤碳交换等核心生态参数，不仅可作为独立验证源，用于检验遥感反演、地面观测及文献推测等多源采集数据的准确性与一致性。

本发明公开了一种基于MCP的分层任务编排问答方法及系统，所述问答方法包括：步骤S1：接收用户自然语言问题；步骤S2：从短期对话窗口与长期记忆库中检索上下文片段；步骤S3：对重构问题进行相关性门控；步骤S4：根据子任务依赖关系并行或串行调度多个上下文隔离的子智能体执行子任务；步骤S5：每个子智能体对其子任务执行范围检测与实体抽取；步骤S6：对工具调用结果进行完备性判定；步骤S7：主智能体聚合各子结论生成最终答复，并将对话片段、工具结果与溯源信息写入记忆库；子智能体执行结束后销毁内部上下文。通过工具结果缓存、溯源与结构化解释字段，减少重复调用、降低端到端时延，并提升结果可追溯性与总结可靠性。

本发明公开大语言模型软件工程协同管控方法及电子设备。方法包括：初始化确定性微内核、策略组智能体以及执行组智能体，其中，确定性微内核的子任务状态调度与大语言模型推理逻辑相分离；接收用户需求，将用户需求解析为策略子任务，策略组智能体对策略子任务执行需求理解和架构设计，输出规约文件；调用执行组智能体执行执行子任务，加载规约文件，根据规约文件生成产出物；调用确定性微内核对执行子任务输出的产出物进行校验并更新执行子任务的状态，校验通过后完成执行子任务。本发明使多智能体系统的调度核心与大语言模型推理在结构上彻底分离，使状态流转、门控判定及错误回滚均不依赖概率推理。

本申请涉及规划领域，提供了一种飞灰处置路径的确定方法及系统，获取待分配物料属性参数、目标节点工艺需求参数、额定能力、当前已分配负荷及不可用容量，构建流向网络，基于属性与工艺需求参数计算适配度作为可行性约束剔除不可行路径，基于额定能力、当前已分配负荷和不可用容量确定动态可用能力作为分配量约束上限，基于可行性约束和分配量约束对流向网络进行多目标优化求解确定最优分配路径，本申请通过在优化求解中同步注入适配度约束与动态可用能力约束，修正解空间边界，实现分配路径在工艺匹配与能力承载上的双重可行性，显著提升了优化结果的工程可执行性与稳定性。

本发明公开了基于环境分析的面源污染农业源区智能解析方法及系统，涉及面源污染分析技术领域，本发明建立研究区域基础信息库，基于自然环境数据，将研究区域划分为若干独立的产污汇水单元，针对各产污汇水单元，模拟污染物在迁移过程中发生的转化，分析污染物从源到单元出口的传输情况，结合农业生产管理数据、地形冲刷因子及污染物传输情况，分析各汇水单元的实际入河污染负荷，解析每个单元对受纳水体的贡献率，并筛选超过风险阈值的高风险源区，基于贡献率解析结果，提取高风险汇水单元的空间边界，生成高风险源区分布图，并附加主导污染因子，本发明有利于精准定位污染源，提高面源污染分析的精准度。

本发明公开了一种耦合动态区间预测、图神经网络和投入产出表的电动车生命周期碳排放责任跨域追踪方法及系统，涉及碳排放核算与人工智能交叉技术领域，通过贝叶斯分位数回归神经网络输出生产、使用、报废三阶段排放区间，基于物理阈值在线更新模型；构建包含正向供应链与逆向回收网络的异构图，利用关系图卷积网络学习多跳排放转移系数；将区间预测与转移量耦合运算，生成生命周期总责任区间及跨省责任矩阵。本发明实现了动态自适应、高精度归因与可验证追溯。

本发明公开一种基于大数据的自然保护地生态破坏问题全链条监管方法，属于生态环境大数据智慧监管技术领域，针对传统监管人工成本高、滞后性强、数据孤岛、识别精度不足缺陷，先采集天空地一体化监测、行政司法、社会舆情多源监管大数据；再开展时空清洗、维度降维、特征筛选预处理；通过深度学习构建生态破坏快速识别模型定位违规行为；依托全链条监管流程搭建监管技术体系，输出研判台账、整改督办、跨部门共享数据。本发明打通多部门数据壁垒，实现生态破坏由滞后人工核查转向快速精准智能识别，覆盖“问题发现‑线索移交‑核实研判‑整改销号”全流程，降低现场核查频次，提升生态监管决策科学性，支撑自然保护地智慧生态监管体系落地。

本发明公开了一种电炉短流程钢铁生产的减污降碳协同绩效在线评价方法及系统，涉及工业过程控制技术领域，包括：以炉次ID为核心索引构建炉次级碳污数据链，识别炉次内部工况阶段，通过相似炉次基准库实现工况归一化，识别碳污协同或冲突状态，生成碳污敏感因子矩阵表征可调变量的边际影响，最终在多约束条件下生成减污降碳优化路径并闭环输出至工业控制系统。本发明将评价粒度下沉至炉次级与工况阶段级，消除客观工况差异对评价结果的干扰，可精准识别减污增碳、降碳增污等冲突状态，并将评价结果转化为可执行的工业控制参数，实现电炉短流程减污降碳的在线协同评价与闭环优化。

本发明公开了一种大气环境会商研判智能系统及方法，涉及大气环境污染防治与智能决策支持系统技术领域，实时接入多源异构数据，形成统一时空对齐的数据湖；采用自适应动态加权算法融合数值预报与统计机器学习模型，并基于污染强度指数与超标持续时间函数自动生成预警等级；通过PMF源解析与SHAP值解释方法实时定量识别污染来源及关键气象因子，生成三维看板；构建措施‑浓度响应曲面模型，求解最优措施组合并实时返回情景模拟效果；通过流程编排器自动驱动步骤流转，生成可追溯的会商记录与决策报告；最后基于因果森林模型与置换检验量化管控净效益，并将评估结果自动反馈至预报模型与措施知识库，形成持续优化的智能系统。

本发明涉及大气化学数值模拟与同位素示踪技术领域，提供一种提高大气化学传输模式中同位素分馏模拟精度的方法，该方法：根据主时间步长内的化学反应过程前后反应物及生成物的物质的量浓度，及不同反应路径下生成物的相对转化率，确定主时间步长内反应物到生成物的综合表观同位素分馏系数和总反应比例，并在总反应比例大于阈值时，分割得到多个子时间步长，再在各子时间步长内，根据综合表观同位素分馏系数、上一子时间步长内的反应物和生成物的物质的量浓度，和新鲜混合的反应物中不同同位素体的物质的量浓度，确定子时间步长内的反应物和生成物中各同位素体的物质的量浓度和同位素比值，实现对大气同位素分馏过程的更真实、更高精度的数值模拟。

本发明公开了一种基于迁移学习的水体污染物光谱识别与溯源方法，包括如下步骤：采集目标水体样本的光谱数据，并进行光谱预处理；构建光谱曲线的拓扑空间表示，对拓扑空间表示执行拓扑数据分析；构建源域特征空间；对迁移学习模型进行训练，生成跨域污染物特征识别模型；进行污染物类别识别，生成污染物识别结果；将污染物识别结果与源域特征空间进行拓扑模式同构比对，结合污染物拓扑扰动分析，生成污染物溯源结果；将污染物识别结果和污染物溯源结果输出，完成污染物光谱识别与溯源。本发明利用拓扑数据分析与迁移学习，实现水体污染物光谱识别溯源，具备抗噪声强、跨域稳定和溯源准确的优点。

本发明涉及水环境生态管理技术领域，公开了一种基于多源信息水生态环境风险评估方法及系统，所述方法包括：获取目标水体的水环境参数数据，根据所述水环境参数数据，采用水生态环境模型对目标水体的营养盐迁移转化过程进行模拟，根据模拟结果评估目标水体的富营养化风险；其中，所述水生态环境模型以水动力‑水质‑水生态模型为基础，根据所述水环境参数数据计算出关键参数，根据所述关键参数对水动力‑水质‑水生态模型进行参数校准获得最终水生态环境模型。本发明通过多源信息融合实现了水生态环境模型的精准参数校准，提高了富营养化风险评估的准确性和可靠性。