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龙图腾网获悉北京乾坤建业信息技术有限公司申请的专利一种基于物联网的数字矿山安全生产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：CN120259014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510308397.9，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种基于物联网的数字矿山安全生产监测方法及系统是由高畅设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的数字矿山安全生产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物联网的数字矿山安全生产监测方法及系统，涉及矿山安全技术领域；本发明通过集成多源数据构建多维监测体系，结合传感器拓扑地图与三维点云模型实现安全状态立体化感知与可视化；采用改进型LoRaWAN保障数据传输实时性；基于优化型CNN传感器数据预测模型，通过残差计算触发一级预警主动切断设备电源；运用D‑S证据理论计算风险值，结合有限元分析生成的实时三维应力云图，实现二级预警的历史案例智能匹配与三级预警的动态逃生路径规划；本发明具备模型参数自适应优化与案例库动态更新能力，通过三维可视化，在提升通信效率的同时，实现风险精准定位、多级差异化预警及科学决策，构建了矿山安全管理全闭环生态。

本发明授权一种基于物联网的数字矿山安全生产监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的数字矿山安全生产监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、设定与矿山安全相关的数据，并部署传感器；构建传感器拓扑地图和矿山三维点云模型；设定一级、二级、三级预警的响应动作； S2、结合矿山环境对传统型LoRaWAN进行改进，得到改进型LoRaWAN；构建CNN传感器数据预测模型，结合优化算法对CNN传感器数据预测模型进行参数优化，得到优化型传感器数据预测模型； S3、通过传感器收集原始传感器数据，并结合改进型LoRaWAN，得到实时多模态数据；将实时多模态数据输入至优化型CNN传感器数据预测模型，得到预测传感器数据；计算实时多模态数据与预测传感器数据的残差，得到残差值集； 所述S3包括以下步骤： S31、通过传感器收集矿山环境数据集、矿山力学数据集、矿山定位标签数据集和设备状态参数集中的各项数据，得到原始传感器数据；将原始传感器数据输入至改进型LoRaWAN进行传输，得到时间戳对齐的实时多模态数据； S32、将实时多模态数据输入至优化型CNN传感器数据预测模型，得到预测传感器数据； S33、设定残差值阈值为e，计算预测传感器数据中的数据与实时多模态数据中的数据的残差，得到残差值集； S4、根据残差值集判断是否执行一级预警；使用D-S证据理论得到融合风险值；使用有限元分析，并结合传感器拓扑地图与矿山三维点云模型，得到应力集中系数，根据融合风险值和应力集中系数判断是否执行二级、三级预警； 所述S4包括以下步骤： S41、判断残差值集中是否存在≥残差值阈值e的残差值，若存在，执行一级预警，并收集残差值集中≥残差值阈值e的残差值对应的传感器数据，得到异常数据集；否则，保持当前状态； S42、设定一级风险值阈值为f，二级风险值阈值为g，收集地质勘探数据、设备日志数据，将地质勘探数据、设备日志数据与异常数据集中的异常数据相结合，得到结合异常数据，使用D-S证据理论，对结合异常数据进行计算，得到融合风险值h； S43、设定应力集中系数阈值为k；提取实时多模态数据中的力学数据，得到实时力学数据，将实时力学数据与矿山三维点云模型进行叠加，得到叠加力学数据，使用有限元分析，对叠加力学数据进行计算，得到应力集中系数，将应力集中系数结合传感器拓扑地图得到三维应力云图； S44、若融合风险值h≥一级风险值阈值f，执行二级预警，若融合风险值h≥二级风险值阈值g或应力集中系数j≥应力集中系数阈值k，执行三级预警。

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