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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利基于图卷积神经网络的煤自燃温度预测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：CN121438973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511369338.9，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于图卷积神经网络的煤自燃温度预测方法是由朱红青;李彬瑞;李天煜;张昊宇;曲宝麟设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的煤自燃温度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图卷积神经网络的煤自燃温度预测方法，涉及煤自燃温度预测技术领域，本发明通过对待预测的煤所在区域建立三维坐标系，划分立体网格，并判断网格是否为裸露区域，通过氧气扩散模型与热量模型计算煤内部温度随深度变化的温度分布函数，根据温度分布函数获取该网格的热量特征，通过周围网格的热量特征计算热量指向值，判断热量聚集中心点和热量聚集区域，通过判断巷道区域中的危险气体平均变化率，作为该巷道内所有热量聚集中心点的危险气体浓度变化特征，以热量聚集中心点为节点，通过图卷积神经网络构建煤自燃温度预测模型，输出每个网格中煤的实时最高温度与置信度，并对网格长度进行优化。

本发明授权基于图卷积神经网络的煤自燃温度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的煤自燃温度预测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：对待预测的煤所在区域建立三维坐标系，并获取煤在坐标系中的坐标数据，并按照相同长度的间隔对煤所在区域进行划分的立体网格，通过每个网格内煤的裸露面积，判断网格是否为裸露区域； 步骤2：对判断为裸露区域的每个网格，获取网格内煤的参数、氧气浓度构建氧气扩散模型，获取煤表面的风速、空气温度与煤表面温度，并根据煤的参数构建煤热量模型，根据氧气扩散模型与热量模型计算煤内部温度随深度变化的温度分布函数； 步骤3：通过获取每个网格中煤裸露区域中心处的煤表面温度与温度分布函数计算中心点的累计热量、表层温差与平均温度，作为该网格中心处的热量特征，通过网格与周围网格中心处的热量特征计算热量指向值，判断热量聚集方向，根据热量聚集方向判断热量聚集中心点和热量聚集区域； 步骤4：获取煤矿巷道交叉处的危险气体的浓度与每个巷道的尺寸，判断巷道区域中的危险气体平均变化率，作为该巷道内所有热量聚集中心点的危险气体浓度变化特征； 步骤5：以热量聚集中心点为节点，以节点之间的距离为边，通过构建节点特征与边特征，形成模型输入数据，通过图卷积神经网络构建煤自燃温度预测模型，输出每个网格中煤的实时最高温度与置信度，并对网格长度进行优化。

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