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龙图腾网获悉江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)申请的专利一种水闸风险实时演变预测评估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：CN120408466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510907431.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种水闸风险实时演变预测评估方法是由胡国平;周清勇;刘智;熊磊;吴晓彬;游文荪;王萱子;彭月平;唐湘伟;万小强;郑委设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水闸风险实时演变预测评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水闸风险实时演变预测评估方法，涉及水利工程技术领域，包括：通过原位多参数协同感知网络，同步采集地基内部目标区域的实时多物理场数据；从实时多物理场数据中提取多维时空特征序列，并将多维时空特征序列与预先构建于多物理场数据融合与知识库中的渗流演化模式记录进行匹配，以识别表征当前渗流状态的协同异常模式；基于所识别的协同异常模式，预测其风险演变趋势；综合协同异常模式和风险演变趋势，并融合预设的物理失稳判据，对水闸风险进行实时评估，并在评估结果达到预设条件时生成预警信息，本发明能够实现对地基内部渗流网络三维结构及其动态演化的实时透视，并能在管涌等灾变发生前，发出临界状态预警。

本发明授权一种水闸风险实时演变预测评估方法在权利要求书中公布了：1.一种水闸风险实时演变预测评估方法，其特征在于，包括： 通过布设于水闸深层地基内部的原位多参数协同感知网络，同步采集所述地基内部目标区域的实时多物理场数据； 从所述实时多物理场数据中提取多维时空特征序列，并将所述多维时空特征序列与预先构建于多物理场数据融合与知识库中的渗流演化模式记录进行匹配，以识别表征当前渗流状态的协同异常模式； 基于所识别的所述协同异常模式，预测其风险演变趋势； 综合所述协同异常模式和所述风险演变趋势，并融合预设的物理失稳判据，对水闸风险进行实时评估，并在评估结果达到预设条件时生成预警信息； 所述采集实时多物理场数据的步骤，包括：通过多个以三维阵列方式布设于所述地基内部目标区域的原位多参数协同感知探头进行同步采集；其中，所述原位多参数协同感知探头均为复合探测单元，其内部一体化地集成了：孔隙水压力传感器、三轴宽频加速度传感器、温度传感器以及电阻率测量单元； 所述渗流演化模式记录包括：关联的关键物理场特征参数列表；针对所述列表中的关键特征参数所定义的量化参考区间或统计分布模型；以及用于描述在所述渗流演化模式下，不同物理场的特征参数之间协同变化关系的规则或关联模型； 所述方法还包括预先构建所述渗流演化模式记录的步骤，所述步骤包括以下至少一种：通过建立能够反映目标水闸工程特定地质构造的多物理场耦合数学模型，并对预设的典型渗流演化路径进行多工况动态模拟，记录虚拟传感器的全过程多物理场响应数据，并从中归纳、提取出所述渗流演化模式记录；或，通过实施能够模拟目标水闸特定渗流破坏过程的物理模型试验或原位受控试验，在试验模型中布设传感器阵列并同步采集多物理场数据，并将试验观测到的响应特征与实际发生的渗流演化状态进行关联，以标定并生成所述渗流演化模式记录。

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省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区北京东路1038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”。