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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利可解释图神经网络的煤岩全时空裂隙场反演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：CN119862764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411787568.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权可解释图神经网络的煤岩全时空裂隙场反演方法及系统是由杜梓楠;王恩元;袁亮;李忠辉;刘晓斐;苏本玉;刘哲;程淼鑫;张全聪;赵恩来;闫秋艳设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本可解释图神经网络的煤岩全时空裂隙场反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了可解释图神经网络的煤岩全时空裂隙场反演方法及系统，反演方法包括：由试验机受载破裂试验得到阶段性时刻CT探测和全时空声发射监测信息并构建数据集；训练图神经网络提取数据特征，得到全时空裂隙参数实时定量反演模型；将测试集声发射标量参数数据输入模型得到全时空裂隙参数反演结果；通过贝叶斯解释器得到声发射标量参数对裂隙参数反演结果的影响因子，揭示反演的机制模型。反演模型通过加载过程中的全时空声发射监测数据，即可实现全时空裂隙场的反演，能够实时、准确反演裂隙参数。同时，揭示裂隙参数反演的机制模型。

本发明授权可解释图神经网络的煤岩全时空裂隙场反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可解释图神经网络的煤岩全时空裂隙场反演方法，其特征在于，包括如下步骤： S10：在煤岩体30上布置CT探测传感器10和声发射监测传感器20，并将煤岩体30置于试验机40中进行受载破裂试验，通过CT探测传感器10和声发射监测传感器20采集得到煤岩体30受载破裂过程中的阶段性时刻CT探测信息和全时空声发射监测信息；其中，CT探测信息包括阶段性时刻全空间裂隙参数信息，声发射监测信息包括全时空波形信息、全时空事件信息和全时空标量参数信息； S20：将煤岩体30受载破裂过程中的阶段性时刻全空间裂隙参数信息和全时空声发射监测信息按照时刻进行对应，得到裂隙参数数据集；将裂隙参数数据集按照相应比例分别划分为训练集、验证集和测试集； S30：图神经网络对裂隙参数数据集的训练集和验证集中阶段性时刻全空间裂隙参数数据和对应时刻声发射监测数据进行特征提取，训练得到全时空裂隙参数实时定量反演模型；将测试集中全时空波形数据和标量参数数据输入反演模型得到全时空裂隙参数反演结果，即受载过程中全时空裂隙场的各裂隙参数；得到煤岩体30受载全时空裂隙场参数演化过程； S40：将裂隙参数数据集的测试集中全时空声发射监测数据的标量参数数据和全时空裂隙参数反演结果输入基于贝叶斯网络的图神经网络解释器，得到声发射标量参数和裂隙参数反演结果间的影响因子，进而得到基于声发射标量参数的裂隙参数实时定量反演机制模型；其中，所述步骤S40具体包括如下：S401:将测试集中的声发射数据编码为声发射图结构数据G输入图神经网络解释器，数据生成模块对G中每个时刻的声发射特征v进行激活操作，数据生成模块通过参数p控制图结构中声发射特征的激活概率；S402:通过变量筛选模块对声发射标量参数变量DI中的变量数据进行萃取以加快解释器的机制提取效率；变量筛选模块通过马尔可夫层萃取重要的变量I，MBPI为筛选得到的最小变量集，分别记作UI，I独立于P中其他变量；同时，在邻域时刻中设置符合随机变量sv分布的完美映射B*，分别提供与相同的统计信息；S403：解释器通过BIC函数在声发射标量参数变量DI中学习解释贝叶斯网络；S404：根据解释器输出的影响因子得到全时空裂隙参数反演机制模型，计算公式如下： MI∶TI＝m1×M1+m2×M2+…+mn×Mn 其中，Mn代表全时空裂隙参数反演机制中的声发射标量参数；MI代表全时空裂隙参数反演机制模型；TI代表全时空裂隙定量反演模型的反演空间；mn代表全时空裂隙参数反演机制模型的声发射标量参数影响因子。

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