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龙图腾网获悉国能(天津)港务有限责任公司;天津浩丞恒通科技有限公司申请的专利基于机器学习的煤炭散货装卸效率优化方法和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：CN120806776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511244255.7，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于机器学习的煤炭散货装卸效率优化方法和系统是由张思京;白云广;王宪超;秦保新;熊扬;赵文毅;冯来;陈健学;王嵩;王亚夫;陈志阳;高璇;王俊杰;范大为;李彬;常沙;王雨昕设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的煤炭散货装卸效率优化方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的煤炭散货装卸效率优化方法和系统，涉及煤炭散货装卸的技术领域，该方法包括：利用大语言模型识别关键因素，及关键因素与煤炭散货装卸效率之间的量化关联规则；将堆场决策拓扑图输入至强化学习模型，通过执行状态空间编码、动作选择和奖励函数计算的流程，确定煤炭散货装卸方案，奖励函数以最大化当前周期内煤炭散货装卸效率的预测值为目标，且依据关键因素和量化关联规则构建得到；在煤炭散货装卸方案完成后，采集当前周期内煤炭散货装卸效率的实际值，计算效率差值，基于效率差值，优化下一周期内煤炭散货装卸效率。本申请在精准满足装卸车作业的各项必要条件的同时，能够有效实现效率的提升。

本发明授权基于机器学习的煤炭散货装卸效率优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的煤炭散货装卸效率优化方法，其特征在于，包括： 采集煤炭散货装卸作业的计划数据、设备状态位置数据、堆场资源占用数据和堆场约束数据，形成数据集合，所述堆场约束数据包括：煤种匹配要求、堆取料机作业冲突约束、堆垛容量上限、空垛位使用限制、设备故障关联约束及高温作业限制； 根据所述数据集合，生成带约束的堆场决策拓扑图； 利用大语言模型识别与煤炭散货装卸效率相关的关键因素，及关键因素与煤炭散货装卸效率之间的量化关联规则； 将深度双Q网络作为强化学习模型的框架，将所述堆场决策拓扑图输入至所述强化学习模型，通过执行状态空间编码、动作选择和奖励函数计算的流程，确定煤炭散货装卸方案，所述奖励函数以最大化当前周期内煤炭散货装卸效率的预测值为目标，且依据所述关键因素和所述量化关联规则构建得到； 在煤炭散货装卸方案完成后，采集当前周期内煤炭散货装卸效率的实际值，计算效率差值，基于所述效率差值，优化下一周期内煤炭散货装卸效率； 所述将所述堆场决策拓扑图输入至所述强化学习模型，通过执行状态空间编码、动作选择和奖励函数计算的流程，确定煤炭散货装卸方案，包括： 将所述堆场决策拓扑图输入至所述强化学习模型，通过所述强化学习模型的时空图卷积网络对堆场决策拓扑图的节点特征与边权重进行多阶邻域聚合，得到融合设备实时位置、垛位煤种属性、任务队列和设备故障状态的动态状态向量； 基于深度双Q网络，计算所述动态状态向量对应的动作价值向量，根据所述动作价值向量中价值最大的动作价值，选择对应的动作，所述动作包括：堆取料机的垛位坐标分配序列、传送带的煤种标识配置方案及设备移动方案； 在执行所述动作之后，确定包含实际装卸量、设备移动距离和违规事件计数的观测数据； 根据所述观测数据和奖励函数，计算奖励值，所述奖励函数依据所述关键因素和所述量化关联规则构建得到，且包括效率奖励项、合规奖励项、移动成本惩罚项和节能奖励项； 基于所述奖励值，使用时序差分误差更新动作价值，当连续N次决策的动作价值的波动幅度值小于预设幅度阈值时判定所述强化学习模型收敛，输出包含堆取料机的垛位坐标分配序列、传送带的煤种标识配置方案及设备移动方案的煤炭散货装卸方案，N大于等于3； 利用大语言模型识别与煤炭散货装卸效率相关的关键因素，及关键因素与煤炭散货装卸效率之间的量化关联规则，包括： 计算所述数据集合中所有字段与装卸效率指标的皮尔逊相关系数，筛选皮尔逊相关系数大于预设系数阈值的结构化字段和非结构化文本字段； 将所述结构化字段和所述非结构化文本字段按照时空坐标映射为知识图谱节点，基于历史作业数据计算节点间的边权重，形成以装卸工艺链为骨架，且携带装卸工艺依赖关系与边权重的知识图谱；所述装卸工艺链是包含卸车、堆料、取料和装船的完整流程； 基于所述知识图谱，结合领域知识库和预设的因果模板，执行以煤炭散货装卸效率为导向的多轮链式推理，输出关键因素列表及量化关联规则，所述关键因素列表包括多个关键因素。

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国能(天津)港务有限责任公司;天津浩丞恒通科技有限公司，其通讯地址为：300452 天津市滨海新区南疆港区南港路6201号；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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