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龙图腾网获悉华亭煤业集团有限责任公司;中国矿业大学(北京)申请的专利一种基于智能监控的煤矿防火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：CN119393186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411533614.6，技术领域涉及：E21F17/18；该发明授权一种基于智能监控的煤矿防火预警方法是由李军;吴学松;胡慢谷;付天予;石胜利;张正东;芦文沛;牛勇;冯应龙;王子翰;张国荣;黄峰;王军博;胡耀华;杨小彬设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能监控的煤矿防火预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能监控的煤矿防火预警方法，涉及煤矿防火预警技术领域，包括以下步骤：通过煤矿防火预警系统实时获取煤矿环境信息数据参数，其中包括湿度动态参数信息和空气压力参数信息。本发明通过生成的环境安全变化指数对环境进行智能化评估，当判断为高风险环境时，系统基于预设采样频率动态调整采样频率，及时捕捉如甲烷扩散或空气静压波动等火灾前期的细微变化，确保迅速预警，提升信号捕捉的准确性和及时性，为管理人员争取早期干预时间。而在低风险环境下，系统以固定采样频率采集数据，减少不必要的计算任务和能耗，支持长期监控和趋势分析。通过这种双重调控机制，系统既保障了数据完整性，又优化了资源利用和运行效率。

本发明授权一种基于智能监控的煤矿防火预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能监控的煤矿防火预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过煤矿防火预警系统实时获取煤矿环境信息数据参数，其中包括湿度动态参数信息和空气压力参数信息； 对采集到的湿度动态参数信息和空气压力参数信息进行异常分析，并将经过异常分析后的湿度动态参数信息和空气压力参数信息输入至预先学习好的机器学习模型中，通过机器学习模型生成环境安全变化指数，通过环境安全变化指数对煤矿防火预警系统实时获取到的煤矿环境信息数据参数进行智能化评估； 基于机器学习模型评估的结果，将煤矿防火预警系统实时获取到的煤矿环境信息数据参数划分为低风险环境信息或者高风险环境信息，对煤矿防火预警系统实时获取到的煤矿环境信息数据参数进行智能化感知； 针对判断为低风险环境信息后，持续以预设的环境采样频率进行采集，针对判断为高风险环境信息后，以预设的环境采样频率为基础，动态化调整采样频率，及时捕捉环境细微变化差异； 湿度动态参数信息包括甲烷气体扩散速度变化，空气压力参数信息包括空气静压波动，甲烷气体扩散速度变化是指甲烷气体在矿井内不同区域的扩散速度随时间发生的动态变化，空气静压波动指的是矿井内空气的静态压力在短时间内的剧烈变化，这反映了矿井通风系统的稳定性和气体流动的平衡状态； 对局部湿度波动进行异常分析后生成局部湿度瞬时波动指数，对空气静压波动进行异常分析后生成空气静压波动异常指数，将异常分析后生成的局部湿度瞬时波动指数和空气静压波动异常指数输入至预先学习好的机器学习模型中通过机器学习模型生成环境安全变化指数，通过环境安全变化指数对煤矿防火预警系统实时获取到的煤矿环境信息数据参数进行智能化评估； 对局部湿度波动进行异常分析，生成局部湿度瞬时波动指数逻辑如下： 在检测窗口下，采集局部湿度数据，将采集到的局部湿度数据标定为，表示在时间时刻的第次采样所得到的局部湿度值，，其中，表示采样总次数； 对于每两个连续的采样时刻，计算瞬时湿度变化率，计算表达式如下： ，式中，是瞬时湿度变化率，在时间点时刻的瞬时湿度值，即第次采样时记录的瞬时湿度，是在上一时间点的瞬时湿度值，用于计算湿度的变化，是两次采样之间的时间间隔； 基于瞬时湿度变化率，进一步计算湿度波动的加速度，用于捕捉湿度变化的剧烈程度，计算表达式如下： ，式中，表示在时间时刻湿度波动变化加速情况，是在上一时间点的瞬时湿度变化率； 引入动态敏感度函数，用于捕捉湿度波动变化加速情况在短时间内的显著波动，同时放大瞬时剧烈变化，计算表达式如下： ，式中，表示时间点时刻的动态敏感度值，是敏感度调整参数，是湿度波动的阈值； 然后计算瞬时异常系数，计算表达式如下： ，式中，表示时间点时刻的瞬时异常系数； 将所有瞬时异常系数的绝对值进行累积，生成局部湿度瞬时波动指数，计算表达式如下：，式中，是局部湿度瞬时波动指数。

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华亭煤业集团有限责任公司;中国矿业大学(北京)，其通讯地址为：744106 甘肃省平凉市华亭市西华镇上亭社区莲湖路109号；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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