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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利基于深度学习的煤矿工作面水质在线监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：CN117491581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202311442469.6，技术领域涉及：G01N33/18；该发明授权基于深度学习的煤矿工作面水质在线监测方法及系统是由张婧;秋兴国;李洪安;孙瑜设计研发完成，并于2023-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的煤矿工作面水质在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的煤矿工作面水质在线监测方法，包括：获取若干传感器采集到的第一水域的若干种离子浓度数据；将所述离子浓度数据分别输入至第一判断模型、第二判断模型、第三判断模型得到第一判断概率、第二判断概率、第三判断概率，其中，每个判断概率均包括至少一种目标判断结果，所述每个判断概率对应的每个目标判断结果均具有相应的权重因子，所述目标判断结果为判定为预设水质的概率；根据所述权重因子对每个判断概率对应的目标判断结果进行计算，得到综合目标判断概率，所述综合目标预概率为每个目标预测结果对应判定为预设水质的综合概率；选择所述目标判断结果中所述预设水质的综合概率最大的结果作为当前水质类型。

本发明授权基于深度学习的煤矿工作面水质在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的煤矿工作面水质在线监测方法，其特征在于，包括： 获取若干传感器采集到的第一水域的若干种离子浓度数据； 将所述离子浓度数据分别输入至第一判断模型、第二判断模型、第三判断模型得到第一判断概率、第二判断概率、第三判断概率，其中，每个判断概率均包括至少一种目标判断结果，所述每个判断概率对应的每个目标判断结果均具有相应的权重因子，所述目标判断结果为判定为预设水质的概率； 根据所述权重因子对每个判断概率对应的目标判断结果进行计算，得到综合目标判断概率，所述综合目标判断概率为每个目标预测结果对应判定为预设水质的综合概率； 选择所述目标判断结果中所述预设水质的综合概率最大的结果作为当前水质类型； 获取若干传感器采集到的第一水域的若干种离子浓度数据，还包括： 从所述若干传感器选择一传感器作为母传感器，其余传感器作为子传感器，获取所述母传感器与每个子传感器的离子浓度历史数据以得到母序列和若干子序列； 对所述母序列和子序列进行关联度分析，将关联度大于关联度阈值的子序列对应的子传感器作为可关联传感器，将关联度小于关联度阈值的子序列对应的子传感器作为不可关联传感器； 将所述母序列与每个可关联传感器的可关联序列根据绝对关联度算法进行计算，以根据所述母序列和每个可关联序列得到对应的加权向量； 获取母传感器以及不可关联传感器采集到的第一水域的离子浓度数据，根据对应的加权向量对所述母传感器的离子浓度数据进行处理得到与所述母传感器关联的可关联传感器的离子浓度数据，以根据所述母传感器的离子浓度数据、所述母传感器的计算的可关联传感器的离子浓度数据以及不可关联传感器的离子浓度数据判断水质类型。

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