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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國礦業(yè)大學(xué)申請的專利試驗(yàn)-理論-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的煤與瓦斯突出智能預(yù)警方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119129408B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411234338.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)試驗(yàn)-理論-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的煤與瓦斯突出智能預(yù)警方法是由張超林;陳佳偉;王恩元;李忠輝;劉曉斐;王金鑫;劉玉冰;殷山;劉泉霖;李運(yùn)富設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本試驗(yàn)-理論-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的煤與瓦斯突出智能預(yù)警方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了試驗(yàn)?理論?數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的煤與瓦斯突出智能預(yù)警方法，包括：構(gòu)建試驗(yàn)?理論?數(shù)據(jù)混合驅(qū)動模型；基于試驗(yàn)?理論?數(shù)據(jù)混合驅(qū)動模型，構(gòu)建數(shù)字孿生虛擬模型；利用數(shù)字孿生虛擬模型實(shí)時推演和反饋井下場景和數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)組合模型，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)組合模型，提取并賦權(quán)孿生數(shù)據(jù)特征，輸出預(yù)測數(shù)據(jù)；構(gòu)建閾值法、動態(tài)趨勢法、綜合評判法結(jié)合的多參數(shù)綜合判斷準(zhǔn)則，利用判斷準(zhǔn)則對預(yù)測數(shù)據(jù)和現(xiàn)場因素進(jìn)行區(qū)分，確定突出風(fēng)險預(yù)警等級，完成煤與瓦斯突出的智能預(yù)警。本發(fā)明充分利用現(xiàn)有試驗(yàn)研究，充分挖掘煤與瓦斯突出理論特征和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和適用性。

本發(fā)明授權(quán)試驗(yàn)-理論-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的煤與瓦斯突出智能預(yù)警方法在權(quán)利要求書中公布了：1.試驗(yàn)-理論-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的煤與瓦斯突出智能預(yù)警方法，其特征在于，包括：構(gòu)建試驗(yàn)-理論-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動模型；基于所述試驗(yàn)-理論-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動模型，構(gòu)建數(shù)字孿生虛擬模型，所述數(shù)字孿生虛擬模型的物理實(shí)體包括井下生產(chǎn)人員、掘進(jìn)設(shè)備、生產(chǎn)環(huán)境、生產(chǎn)過程；虛擬模型是映射的基礎(chǔ)，對井下場景進(jìn)行數(shù)字化描述，收集歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時數(shù)據(jù)及運(yùn)行狀態(tài)；利用所述數(shù)字孿生虛擬模型實(shí)時推演和反饋井下場景和數(shù)據(jù)，對所述數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)組合模型，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入所述深度學(xué)習(xí)組合模型，提取并賦權(quán)孿生數(shù)據(jù)特征，輸出預(yù)測數(shù)據(jù)，所述深度學(xué)習(xí)組合模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自注意力機(jī)制組合的深度學(xué)習(xí)模型；構(gòu)建閾值法、動態(tài)趨勢法、綜合評判法結(jié)合的多參數(shù)綜合判斷準(zhǔn)則，利用所述判斷準(zhǔn)則對所述預(yù)測數(shù)據(jù)和現(xiàn)場因素進(jìn)行區(qū)分，確定突出風(fēng)險預(yù)警等級，完成煤與瓦斯突出的智能預(yù)警；構(gòu)建試驗(yàn)-理論-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動模型包括：根據(jù)井下現(xiàn)場實(shí)際開采情況，確定試驗(yàn)相似比，開展煤與瓦斯突出物理模擬試驗(yàn)；結(jié)合現(xiàn)有突出相關(guān)理論和試驗(yàn)結(jié)果，分析突出全過程中多參數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)律，構(gòu)建突出綜合理論模型；收集井下現(xiàn)場多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，組成井下實(shí)時時空感知信息；結(jié)合煤與瓦斯突出物理模擬試驗(yàn)、突出綜合理論模型和井下實(shí)時時空感知信息，構(gòu)建試驗(yàn)-理論-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動模型；基于所述試驗(yàn)-理論-數(shù)據(jù)混合驅(qū)動模型，構(gòu)建數(shù)字孿生虛擬模型包括：利用現(xiàn)場和試驗(yàn)參數(shù)，設(shè)置數(shù)字孿生模型的參數(shù)；利用現(xiàn)場多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的數(shù)值模擬分析，生成各現(xiàn)場參數(shù)的虛擬化表示，構(gòu)建數(shù)字虛擬模型，結(jié)合現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)的變化進(jìn)行實(shí)時更新；結(jié)合突出綜合理論模型內(nèi)容，包括井下生產(chǎn)過程變化和不同因素間的作用原理，建立所述數(shù)字虛擬模型與實(shí)時感知信息之間的虛實(shí)交互機(jī)制，完成數(shù)字孿生虛擬模型的構(gòu)建；將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入所述深度學(xué)習(xí)組合模型，提取并賦權(quán)孿生數(shù)據(jù)特征，輸出各類預(yù)測數(shù)據(jù)包括：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入所述深度學(xué)習(xí)組合模型，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和提取局部特征參數(shù)值，利用雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)的時序特征參數(shù)值，采用自注意力機(jī)制分析數(shù)據(jù)的特征參數(shù)值并劃分權(quán)重比例，通過所述深度學(xué)習(xí)組合模型輸出各類預(yù)測數(shù)據(jù)。

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