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龙图腾网获悉河南省广鸿能源建设有限公司申请的专利一种浇筑环境监测系统及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：CN120063389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510529480.9，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权一种浇筑环境监测系统及方法是由徐永安;李岩;郑晓童;姚梅;赵文霞;王运争;吕远征;陶闯闯;曹玺设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种浇筑环境监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种浇筑环境监测系统及方法，涉及浇筑监测领域，所述浇筑环境监测系统包括：管理模块，作为中央交互平台，进行身份验证后，提供各功能模块交互权限；环境扫描模块，用于在浇筑区域内部署传感器对浇筑环境周期性进行实时扫描，采集区域状态数据；评估单元，用于根据环境扫描模块提供的区域状态数据，对区域内的温度信息进行分析和处理，提取温度指数、污染指数和混凝土凝固指数；能够针对动态环境条件快速进行调整，使未来浇筑异常系数的预测更为精确，不仅提升了施工过程的安全性，也为施工质量控制提供了科学依据，提升了决策的准确性和有效性，提高了施工过程的安全性和应急处理效率。

本发明授权一种浇筑环境监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种浇筑环境监测系统，其特征在于，包括： 管理模块1，作为中央交互平台，进行身份验证后，提供各功能模块交互权限； 环境扫描模块2，用于在浇筑区域内部署传感器对浇筑环境周期性进行实时扫描，采集区域状态数据； 评估单元3，用于根据环境扫描模块2提供的区域状态数据，对区域内的区域状态数据信息进行分析和处理，提取温度指数、污染指数和混凝土凝固指数； 特征构建模块4，用于识别温度波动、污染物浓度变化率、混凝土硬化速度特征，形成输入预测模型的多维特征集； 模型构建模块5，用于根据特征构建模块4构建的特征集，利用深度学习算法构建预测模型，根据历史温度指数、污染指数和混凝土凝固属性特征进行训练，训练预测指定周期内浇筑异常系数； 异常输出模块6，用于提取模型构建模块5训练完毕的预测模型，输入当前实时温度指数、污染指数和混凝土凝固属性特征，分析浇筑区域中的温度、污染状态对混凝土干化影响，预测未来指定周期内浇筑异常系数； 告警响应模块7，用于当异常输出模块6所递交异常系数超出预设的标定阈值时，触发实时告警，并将警告信息传递给管理端提醒或联动机械设备直接进行启停处理； 所述评估单元3下级部署有子模块，子模块包括：材料评估模块31、温度评估模块32和污染评估模块33，其中： 材料评估模块31，用于评估浇筑过程中混凝土凝固指数，通过实时监控混凝土内部和表面的温度、湿度和硬化速度指标，输出混凝土综合凝固属性参数； 温度评估模块32，用于从原始数据中提取温度数据，根据预设的温度指标分类生成温度指数； 污染评估模块33，用于提取环境传感器中的空气中有害物质、粉尘和化学污染物浓度数据，根据设定的标准进行归一化处理，生成污染指数； 所述特征构建模块4执行多维特征识别的过程包括： 通过时域分析法处理温度指数时间序列数据，计算设定时间窗口内温度变化率的均方根误差，当连续三个窗口的波动幅度超过历史同期阈值时，标记为异常温度波动事件； 针对污染指数建立多污染物耦合分析模型，采用滑动窗口差分算法计算空气中有害物质、粉尘及化学污染物的浓度梯度变化，当任一污染因子的变化率超过预设安全曲线时，生成对应的浓度变化率特征向量； 基于混凝土内部与表面传感器的同步监测数据，建立温度、湿度和硬化速度的三维映射表，通过比较实时硬化速度与材料凝固理论曲线的偏离度，计算硬化加速因子，当偏离度超过材料规范值时触发硬化异常标识； 将上述波动特征、变化率特征及硬化异常标识进行时间戳对齐，通过归一化处理生成包含时间关联性的多维特征矩阵，作为预测模型的标准化输入； 所述异常输出模块6中预测模型工作逻辑的表达式为： 式中，代表未来Δ时间单位的浇筑异常系数预测值，代表Sigmoid激活函数，将输出映射至0,1区间，代表第个历史时间节点的特征权重系数，代表历史时间节点的数量，代表历史时刻的温度指数，代表温度指数的环境因子修正系数，代表基准温度值，代表历史时刻的污染指数，代表污染指数的环境因子修正系数，代表基准污染值，代表混凝土硬化速度导数，代表混凝土硬化速度导数的环境因子修正系数。

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