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龙图腾网获悉贵州省矿山安全科学研究院有限公司申请的专利基于多源数据的防氧化阻隔层性能退化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：CN120319376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510791394.5，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于多源数据的防氧化阻隔层性能退化预测方法及系统是由李青松;雷以柱;林益超;宋乃林;胡东亮;陈忠林设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据的防氧化阻隔层性能退化预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于多源数据的防氧化阻隔层性能退化预测方法及系统。该方法包括：对阻隔层环境多元数据采集预处理，构建三维张量数据；计算阻氧效率、抗渗性能等指标，得到性能时序数据；提取多维特征并通过自动编码器融合；应用混合深度学习模型预测性能退化；分析退化曲线特征，执行模式聚类得到风险矩阵；基于风险评估优化维护决策方案。本申请利用混合深度学习模型同时捕捉时间和空间维度的依赖关系，显著提高预测精度；基于退化模式识别和风险等级评估，实现精准的多场景维护决策，降低环境风险并优化维护成本。

本发明授权基于多源数据的防氧化阻隔层性能退化预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的防氧化阻隔层性能退化预测方法，其特征在于，所述方法包括： 对阻隔层环境的传感器数据、图像数据、气象数据及实验室分析数据进行采集与预处理，得到结构化三维张量数据； 基于所述结构化三维张量数据计算阻隔层的阻氧效率、抗渗性能、结构完整性和化学稳定性，构建综合性能评估函数，得到性能时序数据； 对所述性能时序数据进行时域特征、频域特征、空间特征及时空演化特征提取，通过自动编码器进行特征融合，得到融合特征向量； 将所述融合特征向量输入长短期记忆网络与时空图卷积网络组成的混合深度学习模型，通过训练优化损失函数，得到性能退化预测模型； 利用所述性能退化预测模型生成性能退化曲线，通过计算退化速率、拐点位置和渐近线，执行退化模式聚类分析，得到风险评估矩阵，包括：将当前时间点的融合特征向量输入所述性能退化预测模型，预测未来一年的阻隔层性能值，得到性能退化曲线；对所述性能退化曲线计算一阶导数曲线表示退化速率、二阶导数曲线表示退化加速度，识别曲线拐点位置和渐近线位置，得到退化曲线数学特征；基于所述退化曲线数学特征，应用动态时间规整算法计算历史与预测退化曲线间相似度，得到曲线相似度矩阵；对所述曲线相似度矩阵应用K-means++聚类算法，将退化曲线划分为稳定型、线性退化型、加速退化型、突变型及波动型五种典型模式，得到退化模式分类结果；基于所述退化模式分类结果、所述退化速率及关键性能指标突破阈值概率，构建风险分级标准，将风险等级划分为低风险、中等风险、高风险及严重风险四个级别，得到风险等级划分结果；对所述风险等级划分结果应用蒙特卡洛模拟方法，通过对模型参数进行扰动生成多组预测曲线，计算剩余使用寿命的概率分布及置信区间，得到风险评估矩阵； 基于所述风险评估矩阵，结合系统可靠性、维护成本及环境影响构建的目标函数，通过动态规划算法优化维护时间序列，得到多场景维护决策方案。

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贵州省矿山安全科学研究院有限公司，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪乡竹林村大水沟；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”。

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