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龙图腾网获悉武汉地大华睿地学技术有限公司申请的专利基于深度学习算法的煤矿井灾害识别方法及相关设备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：CN119229003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411269943.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于深度学习算法的煤矿井灾害识别方法及相关设备是由梁庆九设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习算法的煤矿井灾害识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习算法的煤矿井灾害识别方法及相关设备，其方法包括：获取煤矿井的激光扫描点云数据、地质钻探数据和物探数据；将目标区域划分为多个三维网格单元，并对三维网格单元进行插值，得到第一三维地质模型；在第一三维地质模型中添加岩层、煤层参数，得到第二三维地质模型；将第二三维地质模型与大数据模型关联，获取当前季节的监测数据；将当前季节与监测数据进行特征提取得到多维时间序列；将多维时间序列输入深度学习模型，得到水位预测值；将水位预测值输入大数据模型进行修正；将修正后的水位预测值与第二三维地质模型进行空间结合，得到动态三维地质模型；基于动态三维地质模型，确定煤矿井发生水害的概率。

本发明授权基于深度学习算法的煤矿井灾害识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的煤矿井灾害识别方法，其特征在于，包括： 获取煤矿井的激光扫描点云数据、地质钻探数据和物探数据； 将包括煤矿井的目标区域划分为多个三维网格单元，并将激光扫描点云数据、地质钻探数据和物探数据插值至对应的三维网格单元，得到第一三维地质模型； 在第一三维地质模型中添加岩层参数和煤层参数，得到第二三维地质模型； 将第二三维地质模型与预构建的大数据模型关联，并获取当前季节，根据大数据模型获取当前季节的监测数据，监测数据包括天气参数、水位数据和环境数据； 将当前季节、天气参数、水位数据和环境数据进行特征提取，得到多维时间序列； 将多维时间序列输入预构建的深度学习模型，得到未来预设时间段的每个时间单元的水位预测值； 将未来预设时间段的每个时间单元的水位预测值输入大数据模型，以对未来预设时间段的每个时间单元的水位预测值进行数据修正； 在第二三维地质模型中定义水体的边界和初始水位面； 根据修正后的水位预测值，计算每个时间点的水位面高程； 采用预设的双线性差插值算法，将每个时间点的水位面高程扩散至预设的水位三维模型，得到水位面网格模型； 将水位面网格模型与第二三维地质模型进行空间对齐； 将水位面网格模型中的水位面网格转换为与第二三维地质模型兼容的格式； 通过布尔运算，将第二三维地质模型中的地层与水位面网格模型中的水位面衔接； 将水位面网格模型的水位面高程作为属性数据添加到第二三维地质模型中，得到融合模型； 在融合模型中，构建每个时间点的三维模型，并根据每个时间点的三维模型，得到未来预设时间段的包括水位变化的动态三维地质模型； 基于动态三维地质模型，确定煤矿井发生水害的概率。

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