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龙图腾网恭喜西安西科测控设备有限责任公司申请的专利用于矿井煤与瓦斯突出参数实时监测与预警的管理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：CN119313168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411846131.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权用于矿井煤与瓦斯突出参数实时监测与预警的管理系统是由苏燹;苏凯南设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于矿井煤与瓦斯突出参数实时监测与预警的管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了用于矿井煤与瓦斯突出参数实时监测与预警的管理系统，属于安全生产领域，其具体包括：通过瓦斯传感器和微震传感器实时采集矿井内瓦斯及地应力数据，并运用时间序列分析、空间数据挖掘技术及多尺度耦合策略，识别地应力和瓦斯参数的变化规律及潜在关联；建立突出综合分析预测模型，评估煤与瓦斯突出风险等级，并设计三级预警机制及应急预案；该方法可根据矿井实际条件灵活调整，有效预防和控制煤与瓦斯突出事故，提高矿井安全性。

本发明授权用于矿井煤与瓦斯突出参数实时监测与预警的管理系统在权利要求书中公布了：1.用于矿井煤与瓦斯突出参数实时监测与预警的管理系统，其特征在于，包括：数据处理模块、数据分析模块、预测模块和风险评估模块；所述数据处理模块包括数据采集单元，所述数据采集单元，用于采集瓦斯数据和地应力数据；所述瓦斯数据包括矿井内的瓦斯浓度、瓦斯涌出量以及通风状态；所述地应力数据包括微震事件的小事件数、大事件数、释放的能量、最大振幅和信号的持续时间；所述数据分析模块包括规律识别单元，所述规律识别单元内配置有多尺度耦合策略，所述多尺度耦合策略，用于根据地应力和瓦斯参数的变化趋势，识别地应力和瓦斯参数的变化规律；所述预测模块包括模型构建单元和优化单元，所述模型构建单元内配置有集成策略，所述集成策略，用于根据历史数据和机理分析构建多参数综合预测模型，对煤与瓦斯突出进行预测；所述优化单元内配置有粒子群优化算法，用于对多参数综合预测模型进行验证并根据实际情况进行优化；所述风险评估模块包括风险评估单元和应急预案制定单元；所述风险评估单元内配置有风险评估策略，所述风险评估策略，用于对煤与瓦斯突出的风险进行评估和分级；所述应急预案制定单元，用于根据风险等级制定应急预案和防突应对措施；所述多尺度耦合策略的具体步骤包括：A1：收集瓦斯数据和地应力数据，并进行预处理，同时，根据数据的特性和分析需求，将地应力和瓦斯参数划分为不同的尺度，针对每个尺度，建立初步多尺度耦合模型；A2：根据初步多尺度耦合模型，确定需要进行网格划分的区域，设置网格的大小b和密度，并使用自适应网格划分方法根据b和对初步多尺度耦合模型进行非均匀的分区域初始网格划分；A3：在划分的初始网格的基础上，确定耦合区域；A4：在耦合区域的内部区域上使用改进的有限元方法，获得内部区域的应力分布；A5：在耦合区域的外部区域上使用改进的边界元方法，获得外部区域的应力分布；A6：通过迭代方法调整内部和外部区域的解，以对耦合区域的内部区域和外部区域进行连续性处理，直到满足连续性条件，获得最终解；A7：根据获得的最终解构建最终多尺度耦合模型，将最终多尺度耦合模型与实际观测数据进行对比，验证最终多尺度耦合模型的准确性，并根据验证结果，对最终多尺度耦合模型进行优化；A8：利用优化后的最终多尺度耦合模型，对地应力和瓦斯参数的变化趋势进行模拟和预测，并通过分析模拟结果，识别出地应力和瓦斯参数在不同尺度上的变化规律及其相互关联；所述集成策略的具体步骤包括：B1：从矿区实际采集的数据中选取出预测煤与瓦斯突出的基本特征指标集，并进行预处理，其中，表示第m个基本特征指标，m表示基本特征指标的数量；B2：基于煤与瓦斯突出的机理，分析各影响因素对突出的贡献程度，并进行机理分析；B3：选择C个基于支持向量机的预测模型作为基模型，并将预处理后的输入基模型中进行训练和学习，得到C个基模型的预测结果，其中，表示第j个基模型的预测结果，表示第j个基模型的预测函数；B4：采用基于加权平均的集成学习方法，将C个基模型的预测结果进行融合，得到最终的综合预测结果，其中，表示第j个基模型的权重。

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