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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利基于机器学习的无煤柱自成巷智能化设计方法与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：CN119740480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411854253.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的无煤柱自成巷智能化设计方法与系统是由高玉兵;高代宇;张星星;何满潮;李旭设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的无煤柱自成巷智能化设计方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的无煤柱自成巷智能化设计方法与系统，涉及煤矿开采技术领域，包括以下步骤：S1、建立110工法智能化设计平台；S2、构建出围岩地质力学建模，并对模型中围岩变形、压力变化进行监测；S3、对围岩稳定性、岩石采空区碎胀充分充填进行判决，并完成支护参数、设备选型等决策；S4、建立工作面数字化模型；S5、通过机器人集群形成“锚‑切‑支‑护‑控”一体化自适应协同的智能控制，并通过工作面数字化平台进行分析；S6、优化形成110工法的智能采煤的决策最优模型。本发明采用上述基于机器学习的无煤柱自成巷智能化设计方法与系统，减少人工成本、设备投入和材料消耗，降低施工总体成本，推动我国地下工程技术的创新与发展。

本发明授权基于机器学习的无煤柱自成巷智能化设计方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的无煤柱自成巷智能化设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将所有实施过110工法项目的设计程序化，在平台中对数据库中的数据进行机器学习，建立110工法智能化设计平台； S2、通过设计工作面煤矿的围岩地质力学参数、矿井信息、采场条件，构建围岩地质力学建模，同时对模型中围岩变形、压力变化进行监测，监测结果与实际现场监测数据进行对比； S3、根据模型数据和机器学习的内容，对围岩稳定性、岩石采空区碎胀充分充填进行判决，并根据判决效果，自主完成支护参数、设备选型决策； S4、建立工作面数字化模型，及两巷支护模型，成巷的切顶、锚钻、支护、挡矸、控顶的数字孪生模型，实现成巷的实时工艺映射，融合地质、盘区、灾害、接续导向因素的数字干预模型； S5、根据S3决策内容，传输至机器人集群，在工作面完成智能化切顶、钻锚、挡矸及临时支护，并将应用效果实时传输至工作面数字化平台，对其效果进行评价反馈至感知信息板块并进行分析； S6、根据感知信息板块分析结果，进行生产工艺的推演，结合装备反馈的生产工况，对规划执行效果和生产工艺进行评定及模型的自主学习优化，达到110工法的智能采煤的决策最优模型，对工作面进行优化及安全保障设计； S1包括以下步骤： S11、对以往110工法应用案例中数据进行处理，数据处理包括数据清理、特征工程及选择、过采样、数据分析及数据标准化； S12、采用BP神经网络模型进行训练和预测，训练过程中通过计算预测值和真实值之间的误差，将误差通过网络层层传递回去，根据每层的误差调整权重和偏置，不断迭代更新网络参数，直到达到预定的训练目标； S11中采用合成少数过采样技术SMOTE优化样本分布特征，对原始数据集进行过采样，对过采样后数据标准化处理方法如下： ； 其中，表示样本均值，s表示样本标准差，n表示样本数量。

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