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龙图腾网获悉南华大学申请的专利铀尾矿库氡稳定区划分与预测预警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：CN115293420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210915767.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权铀尾矿库氡稳定区划分与预测预警方法是由陈逸凡;徐正华;刘永;张铁军;伍显潍设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本铀尾矿库氡稳定区划分与预测预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种铀尾矿库氡稳定区划分与预测预警方法，采用极差法和方差法结合的方式将尾矿库氡浓度数据划分为氡浓度稳定区、渐近稳定区与非稳定区，随后根据WOA‑BP神经网络算法对稳定区氡浓度进行预测，并通过极大值序列与极小值序列确定预警阈值建立报警关系模型。通过上述方式，本发明联合采用极差法与方差法可以有效地确定氡浓度稳定区，与采用直接预测的方式相比，有效提高了预测准确度与预警科学性；同时，本发明采用结合了WhaleOptimizationAlgorithm算法与BackPropagation算法优势的WOA‑BP算法，能够保证预测结果的准确性及高效性。

本发明授权铀尾矿库氡稳定区划分与预测预警方法在权利要求书中公布了：1.一种铀尾矿库氡稳定区划分与预测预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于氡浓度在时序上具有确定的下降趋势，根据氡浓度不同的波动情况将氡浓度依次划分为非稳定区、渐稳定区、以及稳定区； S2、分别采用极差法和方差法对非稳定区、渐稳定区、以及稳定区进行区间划分，并将采用极差法和方差法划分后的区间进行整合得出区域划分模型； S3、搜集铀尾矿库所属地的往年温度及降雨量监测数据，并计算出往年各季度的温度及降雨量的平均值； S4、通过WOA-BP神经网络算法对稳定区的氡浓度建立预测模型； S5、基于极值理论计算氡浓度的报警阈值区间，并构建报警关系模型； 在步骤S2中，采用极差法对氡浓度的区间划分包括以下步骤： S211、统计并计算氡浓度数据的极差值R＝maxfx-minfx，式中，fx为处于x时刻的氡浓度值，x∈[T0,Tmax]； S212、设置相邻两个区间的区间临界极差值为：k1＝m1R，k2＝m2R，式中，k1为非稳定区与渐稳定区的临界极差值，k2为渐稳定区与稳定区的临界极差值，m1与m2为阈值参数； S213、令T2＝Tmax-l，并输入区间范围[T2,Tmax]的氡浓度数据，式中，l＝Δt； S214、计算区间[T2,Tmax]内样本极差k＝maxfx-minfx，若k＜k2，则执行步骤S215，若k≥k2，则输出T2； S215、令T2＝T2-l，随后带入步骤S214； S216、令T1＝T2-l，并输入区间范围[T1,Tmax]的氡浓度数据； S217、计算区间[T1,Tmax]内样本极差k＝maxfx-minfx，若k＜k1,则执行步骤S218，若k≥k1，则输出T1； S218、令T1＝T1-l，随后带入步骤S217； S219、将上述计算结果整合后得出非稳定区为[T0,T1]，渐稳定区为[T1,T2]，稳定区为[T2,Tmax]。

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