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龙图腾网恭喜兖矿能源集团股份有限公司;山东科岳科技有限公司申请的专利一种煤矿矿震事件震源机制预测方法、设备、介质及产品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：CN119337238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411874894.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种煤矿矿震事件震源机制预测方法、设备、介质及产品是由王超;李光明;孔超;王光民;战凯;张勇;高伟明设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤矿矿震事件震源机制预测方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种煤矿矿震事件震源机制预测方法、设备、介质及产品，涉及震源机制预测领域，该方法包括获取目标煤矿矿震事件的预设个数采样点的波形数据；对波形数据进行预处理，得到处理后的波形数据；根据处理后的波形数据，利用震源机制预测模型，确定目标煤矿矿震事件的震源机制的高斯分布预测曲线；其中，震源机制预测模型是利用训练数据集对震源机制初始预测模型进行训练得到的；震源机制初始预测模型包括依次连接的图卷积神经网络和全卷积神经网络；根据震源机制的高斯分布预测曲线，确定目标煤矿矿震事件的震源机制；震源机制为每个高斯分布曲线中最高概率值对应的角度。本申请提高了震源机制预测的准确性和效率。

本发明授权一种煤矿矿震事件震源机制预测方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种煤矿矿震事件震源机制预测方法，其特征在于，包括：获取目标煤矿矿震事件的预设个数采样点的波形数据；对所述波形数据进行预处理，得到处理后的波形数据；所述预处理包括降噪处理、基于初至极性的归一化处理和波形对齐处理；根据所述处理后的波形数据，利用震源机制预测模型，确定目标煤矿矿震事件的震源机制的高斯分布预测曲线；其中，所述震源机制预测模型是利用训练数据集对震源机制初始预测模型进行训练得到的；所述震源机制初始预测模型包括依次连接的图卷积神经网络和全卷积神经网络；所述训练数据集包括训练用煤矿的矿震事件的预设个数采样点的波形数据以及对应的标签；所述标签包括走向角的高斯分布曲线、倾角的高斯分布曲线和滑动角的高斯分布曲线；利用训练数据集对震源机制初始预测模型进行训练，具体包括：获取训练数据集；构建震源机制初始预测模型；其中，所述图卷积神经网络包括依次连接的第一图卷积层、第二图卷积层、第三图卷积层和第四图卷积层；所述第一图卷积层和所述第二图卷积层均包括256个神经元；所述第三图卷积层和所述第四图卷积层均包括128个神经元；所述全卷积神经网络包括依次连接的第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、最大池化层、第一转置卷积层、第二转置卷积层和第三转置卷积层；所述第一卷积层和所述第二转置卷积层均包括64个神经元；所述第二卷积层和所述第一转置卷积层均包括32个神经元；所述第三卷积层包括16个神经元；所述第三转置卷积层包括100个神经元；以所述训练用煤矿的矿震事件的预设个数采样点的波形数据为输入，以对应的标签为输出，结合均方误差损失函数，对所述震源机制初始预测模型进行训练，得到所述震源机制预测模型，具体包括：对所述训练用煤矿的矿震事件的预设个数采样点的波形数据进行预处理，得到处理后的波形数据；将所述处理后的波形数据输入至当前震源机制初始预测模型，得到训练用煤矿的矿震事件的震源机制的高斯分布预测曲线；根据训练用煤矿的矿震事件的震源机制的高斯分布预测曲线和对应的标签，利用均方误差损失函数，确定损失函数值；判断是否达到结束训练条件；所述结束训练条件为达到最大迭代次数或者损失函数值小于设定值；若是，则将当前震源机制初始预测模型作为震源机制预测模型；若否，则根据所述损失函数值调整当前震源机制初始预测模型的模型参数，并返回“将所述处理后的波形数据输入至当前震源机制初始预测模型，得到训练用煤矿的矿震事件的震源机制的高斯分布预测曲线”；根据所述震源机制的高斯分布预测曲线，确定目标煤矿矿震事件的震源机制；所述震源机制为每个高斯分布曲线中最高概率值对应的角度。

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兖矿能源集团股份有限公司;山东科岳科技有限公司，其通讯地址为：273500 山东省济宁市邹城市凫山南路949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”。