基于DINO深度学习的石化工业园区废水荧光指纹快速溯源方法

本发明公开了一种基于DINO深度学习的石化工业园区废水荧光指纹快速溯源方法。该方法首次将DINO视觉模型引入工业废水溯源领域，通过建立3D‑EEM指纹库、构建双网络架构的DINO模型、实施自监督学习和应用多视角特征提取等步骤，实现了废水来源的快速识别。本发明突破了传统化学计量学方法在处理非线性关系时的局限性，克服了传统机器学习方法对标注数据的依赖，具有优异的特征提取能力和泛化性能。该方法可实现30分钟内的快速溯源，识别准确率超过95％，为工业园区废水污染防控提供了创新解决方案。