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龙图腾网获悉贵州大学;贵州省矿山安全科学研究院有限公司;贵州省煤矿设计研究院有限公司申请的专利一种智能化工作面煤与瓦斯突出危险区域动态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：CN120806234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510868844.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种智能化工作面煤与瓦斯突出危险区域动态预测方法是由衡献伟;李希建;付金磊;李洪生;左金芳;段正鹏设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化工作面煤与瓦斯突出危险区域动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化工作面煤与瓦斯突出危险区域动态预测方法，该方法通过建立一个集成化的预警情报分析平台，动态采集矿井中的关键参数，并构建动态数据集。利用数据融合技术，结合历史数据和回归分析，计算煤层坚固性因子和瓦斯放散因子。进一步，结合静态数据集，如地质和通风系统分布数据，构建多参数耦合预测模型。该模型通过机器学习方法进行训练和验证，以实现对工作面煤与瓦斯突出风险的实时预测。系统根据模型预测结果和预设阈值自动触发预警，为煤矿安全管理提供科学依据，有效预防煤与瓦斯突出事故。

本发明授权一种智能化工作面煤与瓦斯突出危险区域动态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种智能化工作面煤与瓦斯突出危险区域动态预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，建立一个智能化采掘条件下煤与瓦斯突出预警情报分析平台，动态采集矿井中的煤层瓦斯含量W、煤的破坏类型因子D、煤层原始瓦斯压力P0、煤层残存瓦斯压力Pr、钻屑量S、钻屑瓦斯解吸指标K1、钻屑瓦斯解吸指标Δh2、煤的坚固性系数f和瓦斯放散初速度指标V； S2，将采集得到的数据通过数据融合方法进行集成，构建一个动态数据集，并将所述动态数据集上传至所述智能化采掘条件下煤与瓦斯突出预警情报分析平台； S3，基于所述动态数据集，在所述智能化采掘条件下煤与瓦斯突出预警情报分析平台中构建函数计算煤层坚固性因子和瓦斯放散因子； 所述煤层坚固性因子的计算公式为： ； 所述瓦斯放散因子的计算公式为： ； 其中，Pmax为预测最大可能的瓦斯含量，D对应五类煤的破坏类型取值分别为0、0.2、0.4、0.6、0.8； S4，在所述智能化采掘条件下煤与瓦斯突出预警情报分析平台中输入由设计资料中获得的矿井地质数据、采掘工程平面图数据、矿井通风系统分布数据，构建一个静态数据集； S5，以所述煤层坚固性因子和瓦斯放散因子与所述静态数据集作为输入特征构建一个多参数耦合预测模型；所述多参数耦合预测模型按照如下步骤构建： 将步骤S3中计算得到的煤层坚固性因子和瓦斯放散因子，以及步骤S4中的静态数据集合并为一个特征矩阵X； 将煤与瓦斯突出的历史风险等级作为目标变量y； 使用特征矩阵X和目标变量y训练随机森林模型； 确定随机森林中决策树的数量T和每个决策树的深度； 对于新的输入特征x，使用训练好的随机森林模型进行预测，得到煤与瓦斯突出的风险等级R； 所述多参数耦合预测模型表示为： ； 式中，R为煤与瓦斯突出风险的预测结果；T为随机森林中决策树的数量；Rt是第t个决策树的预测结果； S6，使用步骤S3中计算得到的煤层坚固性因子和瓦斯放散因子，结合步骤S4中的静态数据集，应用机器学习方法训练多参数耦合预测模型，并采用交叉验证方法对模型进行验证； S7，将训练好的多参数耦合预测模型部署到智能化采掘条件下煤与瓦斯突出预警情报分析平台，实现对工作面煤与瓦斯突出风险的实时预测；根据历史数据和专家经验，在所述智能化采掘条件下煤与瓦斯突出预警情报分析平台中设定预警阈值；当模型预测的风险值超过该阈值时，系统自动触发预警。

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