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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利一种基于声发射聚类分析的岩石破坏短临预警方法及装置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：CN120468296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510568242.9，技术领域涉及：G01N29/14；该发明授权一种基于声发射聚类分析的岩石破坏短临预警方法及装置是由张河;王晓军;季佳杰;薛尚杰;尤文杰;曹世荣;陈青林;冯亮;赵奎设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声发射聚类分析的岩石破坏短临预警方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于声发射聚类分析的岩石破坏短临预警方法及装置，涉及岩石力学与岩土工程技术领域。该方法包括：获取岩石变形破坏过程中声发射特征参数；采用Kmeans++算法对声发射特征参数进行聚类分析，获得声发射特征参数对应的聚类标签；根据聚类标签，采用随机森林算法，计算声发射特征参数的重要性分数；根据声发射特征参数，构建预警指标集合；构建初始的CNN‑LSTM模型；根据预警指标集合，建立岩石破坏常规信号与前兆信号的样本数据集；根据样本数据集对初始的CNN‑LSTM模型进行训练，获得训练好的CNN‑LSTM模型；获取实时的声发射信号；将实时的声发射信号输入训练好的CNN‑LSTM模型中，通过识别声发射信号类别进行预警。采用本申请可对岩石复杂破坏过程中进行预警。

本发明授权一种基于声发射聚类分析的岩石破坏短临预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于声发射聚类分析的岩石破坏短临预警方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取岩石变形破坏过程中声发射特征参数； S2、采用Kmeans++算法对所述声发射特征参数进行聚类分析，获得声发射特征参数对应的聚类标签； S3、根据所述聚类标签，采用随机森林算法，计算所述声发射特征参数的重要性分数；提取重要性分数大于0.1的声发射特征参数，构建预警指标集合； S4、构建初始的CNN-LSTM双分支特征融合模型； S5、根据所述预警指标集合，建立岩石破坏常规信号与前兆信号的样本数据集；根据所述样本数据集对初始的CNN-LSTM双分支特征融合模型进行训练，获得训练好的CNN-LSTM双分支特征融合模型； S6、获取实时的声发射信号；将实时的声发射信号输入训练好的CNN-LSTM双分支特征融合模型中进行识别，获得识别结果；将识别结果为1的声发射信号作为岩石破坏的预警信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西理工大学，其通讯地址为：341000 江西省赣州市红旗大道86号江西理工大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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