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龙图腾网获悉杭州湘亭科技有限公司申请的专利一种Kr测量方法、系统、终端及存储介质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：CN121613021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610130566.9，技术领域涉及：G01N30/02；该发明授权一种Kr测量方法、系统、终端及存储介质是由何帅兴;关庆涛;刘浪;于万里;杨庚;高弋诏设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种Kr测量方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种Kr测量方法、系统、终端及存储介质，涉及气体分析的技术领域，包括获取预设待测量Kr气体的Kr测定含量和Kr含量区间；判断Kr测定含量是否在Kr含量区间内；若是，则将Kr测定含量确定为Kr最终含量；若否，则对Kr测定含量进行校准，以确定Kr最终含量。本申请具有提高Kr气体测量结果的准确性的效果。

本发明授权一种Kr测量方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种Kr测量方法，其特征在于，包括： 获取预设待测量Kr气体的Kr测定含量和Kr含量区间，所述Kr含量区间是指当前待测量的Kr气体的含量冗余区间，通过获取Kr前置分离步骤中的色谱仪运行数据，提取色谱图中的Kr独立峰信息，再根据色谱仪基线噪声和最小检测量对Kr独立峰进行分析，确定该峰中最大可能存在的杂质含量与该峰中最小可能存在的杂质含量后，再结合一定的判断冗余量对含量区间进行放大确定； 判断Kr测定含量是否在Kr含量区间内； 若是，则将Kr测定含量确定为Kr最终含量； 若否，则对Kr测定含量进行校准，以确定Kr最终含量； 所述确定Kr最终含量的步骤包括： 根据预设的基准检测Kr气体对预设TCD热导检测装置进行偏差测试，以确定基准检测结果； 对基准检测结果和基准检测Kr气体进行分析，以确定Kr偏差量和气体附着偏差； 根据Kr偏差量对Kr测定含量进行校准，以确定Kr最终含量； 计算Kr偏差量和Kr最终含量的比值，以确定Kr偏差占比； 对Kr偏差占比和气体附着偏差进行分析，以控制预设清洁装置对预设TCD热丝进行清洁； 所述确定Kr偏差量和气体附着偏差的步骤包括： 获取基准检测Kr气体的气体注入含量； 计算气体注入含量和基准检测结果的差，以确定Kr偏差量； 获取热丝清洁使用时间； 根据热丝清洁使用时间在预设的历史数据库中查找历史运行数据； 对Kr偏差量和历史运行数据进行分析，以确定气体附着偏差； 所述确定气体附着偏差的步骤包括： 对历史运行数据进行数据提取，以确定热丝清洁前数据、热丝清洁后数据和热丝清洁时间； 计算热丝清洁前数据和热丝清洁后数据的差，以确定热丝清洁偏差； 计算热丝清洁偏差与热丝清洁后数据的比值，以确定清洁偏差率； 根据清洁偏差率的和对清洁偏差率进行归一化处理，以确定时序归一偏差率； 将时序归一偏差率和热丝清洁时间输入预设的深度学习模型中，以确定热丝自身损耗曲线； 获取当前热丝使用时间； 根据热丝自身损耗曲线确定当前热丝使用时间对应的热丝损耗偏差； 计算Kr偏差量和热丝损耗偏差之间的差，以确定气体附着偏差； 所述热丝清洁前数据是指在热丝清洁前的最近一次TCD热导检测装置的运行数据，通过首先调取热丝清洁的时间戳节点，然后根据时间戳节点在历史数据中进行查找确定； 所述热丝清洁后数据是指在热丝清洁后的最近一次TCD热导检测装置的运行数据，通过首先调取热丝清洁的时间戳节点，然后根据时间戳节点在历史数据中进行查找确定； 所述深度学习模型是指通过对时序归一偏差率以及每个时序归一偏差率对应的热丝清洁时间进行学习，确定随着时间增长清洁偏差率的变化趋势，根据变化趋势提取每次清洁前后不同的偏差率，从而得到热丝自身损耗造成的测量偏差与运行时间之间的趋势模型。

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