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龙图腾网获悉山东浪潮智能生产技术有限公司申请的专利一种基于多模态数据的矿井瓦斯调控方法、设备及介质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：CN120579482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511054004.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于多模态数据的矿井瓦斯调控方法、设备及介质是由高奇;刘班;李强设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的矿井瓦斯调控方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于多模态数据的矿井瓦斯调控方法、设备及介质，涉及瓦斯调控技术领域，方法包括：获取目标矿井巷道内的多源实时传感数据、巷道点云数据和CFD风流仿真网格数据，进行时空对齐确定实时巷道数据立方体，通过多模态深度因果模型和实时巷道数据立方体，确定预设未来时间窗口内的瓦斯浓度场分布和因果贡献热度数据；基于瓦斯浓度场分布和因果贡献热度数据，生成风险场梯度特征向量，根据风险场梯度特征向量，匹配决策路径；当决策路径为因果决策路径时确定风机风门调节靶点，对风机风门调节靶点进行仿真确定动态安全约束边界，求解预设的优化目标函数生成风机转速调节指令和风门开度控制指令，实现风机风门的控制。

本发明授权一种基于多模态数据的矿井瓦斯调控方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的矿井瓦斯调控方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标矿井巷道内的多源实时传感数据、巷道点云数据和CFD风流仿真网格数据，并进行时空对齐，确定实时巷道数据立方体，通过预设的多模态深度因果模型和所述实时巷道数据立方体，确定预设未来时间窗口内的瓦斯浓度场分布和因果贡献热度数据； 基于所述瓦斯浓度场分布和所述因果贡献热度数据，生成风险场梯度特征向量，以根据所述风险场梯度特征向量，匹配决策路径，其中，所述决策路径包括蒙特卡洛预案集合和因果决策路径； 当所述决策路径为因果决策路径时，确定风机风门调节靶点，对所述风机风门调节靶点进行仿真，确定动态安全约束边界，以在所述动态安全约束边界下求解预设的优化目标函数，生成风机转速调节指令和风门开度控制指令，实现风机风门的控制； 基于所述瓦斯浓度场分布和所述因果贡献热度数据，生成风险场梯度特征向量，具体包括： 对所述瓦斯浓度场分布沿巷道三维坐标方向计算空间偏导数，生成初始梯度向量场； 将所述因果贡献热度数据作为权重矩阵，与所述初始梯度向量场进行哈达玛积运算，生成加权风险梯度场； 在所述加权风险梯度场中提取主梯度方向向量、风险熵值指标和因果极值点坐标，封装为结构化特征向量，以确定风险场梯度特征向量； 根据所述风险场梯度特征向量，匹配决策路径，具体包括： 确定所述风险场梯度特征向量中的风险熵值指标； 当所述风险熵值指标超过预设动态阈值时，激活蒙特卡洛预案生成引擎，以输出蒙特卡洛预案集合作为决策路径； 当所述风险熵值指标未超过所述预设动态阈值时，确定决策路径为因果决策路径； 确定风机风门调节靶点，具体包括： 获取所述风险场梯度特征向量中的主梯度方向向量和因果极值点坐标，以计算所述主梯度方向向量与预先获取的实时通风网络拓扑中的主风流方向的夹角； 当所述夹角小于预设角度阈值时，将梯度上游三级风机节点标记为源头遏制型主调节靶点； 当所述夹角大于等于预设角度阈值时，将梯度法平面内的分支风门节点标记为路径阻断型主调节靶点； 基于所述因果极值点坐标的梯度模长排序结果，在距离主调节靶点超过预设距离的极值点处添加辅助调节靶点； 对所述风机风门调节靶点进行仿真，确定动态安全约束边界，具体包括： 构建轻量化通风网络传播模型，其中，所述轻量化通风网络传播模型为图网络模型，所述图网络模型包括用于表示压力源变量的风机节点、用于表示阻力变量的风门节点和巷道边，所述巷道边为含截面变化率的阻力函数； 基于所述风机风门调节靶点，确定初始靶点调节动作指令，以将所述调节靶点的初始靶点调节动作指令输入所述轻量化通风网络传播模型，采用图遍历算法计算全网节点压差变化分布数据，并确定全网压差波动标准差； 将所述全网压差波动标准差作为偏移量，对预先获取的矿井安全规程数据库中的基础风压安全阈值进行修正，确定动态安全约束边界。

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