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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利一种矿井多维度融合的智能监测预警系统方法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：CN119393187B 。

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：202411568359.9，技术领域涉及：E21F17/18；该发明授权一种矿井多维度融合的智能监测预警系统方法是由张俊文;白旭阳;黄志虎;王小龙;陈国红;董续凯;张杨;徐维正;李贤;张随林设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿井多维度融合的智能监测预警系统方法在说明书摘要公布了：本发明涉及煤矿动力灾害监测预警技术领域，公开了一种矿井多维度融合的智能监测预警系统方法，该系统是原始数据采集模块、开采条件分析、数据传输模块、数据前期预处理、专家分析论证、最佳参数圈定、基础理论计算、数值模拟分析、实验室验证、机器学习及神经网络优化、耦合模型构建和现场应用检测等十二大模块于一体的全时空、多尺度、多参数耦合监测预警模型及系统。本发明提出的矿井多维度融合的智能监测预警系统方法利用多层面的手段，避免了传统单一方案的局限性或单一人为干涉的主观性，能够在极大程度上达到有效预防矿山动力灾害的目的，对减少煤岩瓦斯复合动力灾害的监测预警及矿井的安全生产具有重大意义。

本发明授权一种矿井多维度融合的智能监测预警系统方法在权利要求书中公布了：1.一种矿井多维度融合的智能监测预警系统方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、明确监测范围及区域，合理布置点、面、静、动多层面的监测设备，如微震传感器、瓦斯压力传感器多个监测设备，使得整个监测矿井全面覆盖从而搜集完整范围内的数据； S2、分析区域内开采条件的具体规律，明确矿井的地质结构、开采方式、作业强度条件，理清井下煤岩层结构分布； S3、邀请业内专家学者评估并筛选有效参数并录入监测数据库，继而根据矿井有效参数判别监测点位数量，即采集布置点的数量如电磁辐射脉冲、微震数量、瓦斯压力、瓦斯浓度； S4、建立稳定的数据传输网络，确保数据传输网络的稳定性和可靠性，以减少数据丢失和传输延迟； S5、对采集到的原始数据进行清洗、去噪、标准化数据前期预处理； S6、邀请行业专家对所述数据前期预处理处理后的数据进行分析，提供专业意见，为筛选最佳参数值提供保障；专家分析论证是指邀请行业专家对所述数据前期预处理处理后的数据进行分析，提供专业意见，但需确保专家的意见和建议具有较强的客观性和通俗性，能够确保数据分析结果的有效性并能够被系统设计者充分理解和应用； S7、通过相关性分析、主成分分析方法评估不同参数对矿井安全的影响程度，结合专家分析论证将最能体现并监测煤岩瓦斯复合动力灾害的相关参数保留，继而对关键参数进行敏感性分析确定关键的最佳参数，而后通过数据传输模块的另一端口传输至计算机数据库中，如微震数据为a、瓦斯含量为b；最佳参数圈定是指通过相关性分析、主成分分析评估不同参数对矿井安全的影响程度，结合专家分析论证将最能体现并监测煤岩瓦斯复合动力灾害的相关参数保留，继而对关键参数进行敏感性分析，了解参数变化对预警系统性能的影响，最后使用优化算法来确定关键的最佳参数，如微震、瓦斯压力、瓦斯含量、地应力数据，而后传输至计算机数据库中，如微震数据为a、瓦斯含量为b； S8、结合理论计算公式及上述计算机数据库代码将所述计算机数据库对应调出，将参数带入理论计算公式中进行大量的计算预测；基础理论计算需使用专业理论计算公式，如刚度理论、冲击倾向理论、“三准则”理论、变形失稳理论、能量理论、强度理论、“流变假说”、“流固耦合失稳理论”、“球壳失稳假说”、“三因素”理论，结合理论计算公式及上述计算机数据库代码将所述计算机对应数据库对应调出，值得一提的是上述理论计算公式中相应的参数需使用对应计算机数据库所对应数据代码替换； S9、根据上述参数设计模拟细节，包括不同的工况、参数变化，以全面评估矿井的安全状况，通过大量模拟识别矿井潜在的风险点和安全阈值，调整模拟参数，进行大量分析；数值模拟分析需要根据上述参数设计模拟细节，包括不同的工况、参数变化，以全面评估矿井的安全状况，如采用Comsol、PFC、FLAC3D数值模拟软件进行单一动力灾害模拟，再利用二次开发的方案对其复合动力灾害进行分析，识别矿井潜在的风险点和安全阈值，调整模拟参数，进行大量并进行纠正； S10、设计合理的煤岩瓦斯复合动力灾害设计气-固耦合实验系统，根据相关最佳参数设置实验条件，进行多次实验；实验室验证可根据煤岩瓦斯复合动力灾害设计气-固耦合实验系统，根据相关最佳参数设置实验条件，研究复合动力灾害的潜在诱发临界值，进行多次实验，需注意必须保证实验过程中的变量控制； S11、将上述大量的理论计算模块、数值模拟分析模块和实验验证模块所得到的结果放置于机器学习及神经网络优化模块中，进行训练优化，得出不同情况下的诱发临界值及基础模型，如理论模型、模拟模型和实验模型，最后将训练好三大的模型部署到监测预警系统中； S12、将所述理论模型、模拟模型和实验模型三者结合，分别将典型动力灾害矿井参数“投喂”给优化数据库中，进行大量验证，判断三者之间的差异性，再次请专家进行分析，对该三大模型进行优化，取其精华，去其糟粕，最终得出较为完整的全时空、多尺度、多参数耦合监测预警模型及系统； S13、选择多个矿井搜集数据，输入所述耦合监测预警模型及系统中，进行现场验证，检验模型的可靠性与准确性。

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