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龙图腾网获悉诺文科风机(北京)有限公司申请的专利一种矿井需风量智能预测方法及系统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：CN120217905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510694949.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种矿井需风量智能预测方法及系统是由李宏业;陈睿;姚凡;赵小曦;席梦博;徐浩宇;杨小泽;李雨点;李建林;郭甲豪;卫鹏;付继辉;尉增强;常晋刚;艾之亮;王慧杰;刘海河设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿井需风量智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种矿井需风量智能预测方法及系统，包括：S1:部署多源传感器采集矿井需风量状态数据；S2:基于矿井需风量状态数据构建智能流态演化模型，通过智能流态演化模型获取最佳优化参数；S3：基于矿井风流环境构建一个动态图网络，将动态图网络与最佳优化参数结合进行矿井风流时空演化建模，根据建模结果捕捉矿井需风量数据中的最佳突变状态数据；S4:基于深度时空卷积网络引入动态卷积核形变机制优化本体网络，将最佳突变状态数据作为深度时空卷积网络输入，输出最佳预测策略数据，显著提升模型对瓦斯涌出、风机故障等不同突变类型的特征提取效率与预测精度。

本发明授权一种矿井需风量智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矿井需风量智能预测方法，其特征在于，包括： S1:部署多源传感器采集矿井需风量状态数据； S2:基于矿井需风量状态数据构建智能流态演化模型，通过智能流态演化模型获取最佳优化参数； 所述智能流态演化模型构建过程为： 基于神经微分方程作为智能流态演化模型的基础逻辑框架； 基于矿井需风量状态数据获取矿井风流在时刻t的状态向量，基于神经微分方程将风流状态向量动态变化过程视为连续状态并引入最佳优化参数获得智能流态演化模型，模型表示为： ； 其中，f是由神经网络参数化的函数，为最佳优化参数，表示在时刻t的状态向量； S3：基于矿井风流环境构建一个动态图网络，将动态图网络与最佳优化参数结合进行矿井风流时空演化建模，根据建模结果捕捉矿井需风量数据中的最佳突变状态数据； 所述矿井风流时空演化建模的过程为： 在动态图网络每个节点上应用智能流态演化模型的处理过程实现矿井风流时空演化建模，公式表示为： ； 其中，为第个节点的神经微分函数，为最佳优化参数，表示与第i个节点相连的边权重集合，表示第i个节点的边权重，表示第i个节点的风流状态向量随时间t的变化率； S4:基于深度时空卷积网络引入动态卷积核形变机制优化本体网络，将最佳突变状态数据作为深度时空卷积网络输入，输出最佳预测策略数据。

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