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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利一种矿井CO异常扰动智能识别及煤自燃预警值确定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：CN115017206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210537773.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种矿井CO异常扰动智能识别及煤自燃预警值确定方法是由仲晓星;王建涛;曹威虎;周昆设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿井CO异常扰动智能识别及煤自燃预警值确定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种矿井CO异常扰动智能识别及煤自燃预警值确定方法，包括步骤：获取工作面正常推采期间采空区无煤自燃迹象状态下的上隅角CO浓度的历史时间序列数据；将所获取的数据划分成各个子序列，并对各个子序列是否为干扰序列进行标记；采用LSTM网络建立上隅角CO浓度时间序列分类模型；采用LSTM自编码网络建立无干扰状态下CO浓度时间序列数据重构模型；根据无干扰状态下CO浓度时间序列数据重构模型训练期间的重构误差确定采空区煤自燃状态异常预警阈值；对采空区煤自燃状态进行实时预警。本方法以现场实测的上隅角CO浓度数据为驱动，充分考虑其时间维度的相关性，可有效减少采空区煤自燃的漏报误报，降低采空区防灭火施策的盲目性。

本发明授权一种矿井CO异常扰动智能识别及煤自燃预警值确定方法在权利要求书中公布了：1.一种矿井CO异常扰动智能识别及煤自燃预警值确定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取工作面正常推采期间采空区无煤自燃迹象状态下的上隅角CO浓度的历史时间序列数据；步骤2：采用滑动窗口技术将步骤1所获得的上隅角CO浓度历史时间序列数据划分成一段一段的子序列，并根据煤矿实际生产期间有无非煤自燃因素干扰的对应时段，将各个子序列类型一一标记为有干扰序列和无干扰序列；步骤3：以步骤2所得的所有子序列作为训练样本，采用LSTM网络建立上隅角CO浓度时间序列分类模型；步骤4：以步骤2所得的无干扰类型的子序列作为训练样本，采用LSTM自编码网络建立无干扰状态下CO浓度时间序列数据重构模型；步骤5：以步骤4所得的无干扰状态下CO浓度时间序列数据重构模型训练期间的重构误差确定采空区煤自燃异常预警阈值；步骤6：利用CO传感器实时采集工作面上隅角CO浓度数据，采用与步骤2相同的滑动窗口技术生成CO浓度时间序列，利用步骤3-步骤5所得的数据，进行采空区煤自燃实时预警。

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