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龙图腾网恭喜重庆方信智能装备有限公司申请的专利钻孔全生命周期精细化管控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：CN119227955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411341101.5，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权钻孔全生命周期精细化管控系统是由李国华;高亮;路文文;谭德军;邢东宏;李晓鹏设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本钻孔全生命周期精细化管控系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种钻孔全生命周期精细化管控系统，涉及煤矿信息化系统技术领域，该系统包括：封孔参数感知单元，用于基于封孔传感器组采集封孔传感数据；封孔异常修复单元，用于在检测到封孔异常条件的情况下，触发启动二次封孔程序，并由封孔修复模型确定相应的封孔优化策略；抽采参数感知单元，用于基于抽采传感器组采集瓦斯抽采传感数据；抽采效果预测单元，用于预测瓦斯抽采量预测结果和瓦斯浓度预测结果；抽采异常预警单元，用于在检测到满足预设的抽采异常条件的情况下，生成抽采预警通知。由此，基于多模态传感技术对钻孔的封孔阶段与抽采阶段进行实时工作状态感知的精细化管控，建立了对钻孔全生命周期内的精细化管控体系。

本发明授权钻孔全生命周期精细化管控系统在权利要求书中公布了：1.一种钻孔全生命周期精细化管控系统，包括：封孔参数感知单元，用于基于封孔传感器组采集封孔传感数据，所述封孔传感数据包含以下传感参数：封孔材料应力分布、封孔瓦斯浓度和封孔区域负压信息；封孔异常修复单元，用于在检测到所述封孔传感数据中任一传感参数满足预设的封孔异常条件的情况下，触发启动二次封孔程序，并将所述封孔传感数据输入至封孔修复模型，以确定相应的封孔优化策略；所述封孔优化策略包含调整封孔材料配比、封孔材料注入速度和封孔压力；所述封孔修复模型采用强化学习模型，所述强化学习模型的状态是由封孔材料应力分布、封孔瓦斯浓度和封孔区域负压而定义的，所述强化学习模型的动作是由针对封孔材料配比、封孔材料注入速度和封孔压力的调节幅度而定义的，所述强化学习模型的奖励函数是由封孔效果优化程度和封孔修复操作成本而定义的；抽采参数感知单元，用于基于抽采传感器组采集瓦斯抽采传感数据，所述瓦斯抽采传感数据包含管道流量参数、管道瓦斯浓度、管道超声信号和管道负压信息；抽采效果预测单元，用于将对应历史的第一时间段的瓦斯抽采传感时序数据发送至抽采效果预测模型，以预测对应未来的第二时间段的瓦斯抽采量预测结果和瓦斯浓度预测结果；所述抽采效果预测模型的主干采用LSTM；抽采异常预警单元，用于在检测到所述瓦斯抽采量预测结果或所述瓦斯浓度预测结果满足预设的抽采异常条件的情况下，生成抽采预警通知；抽采异常修复单元，用于在检测到所述瓦斯抽采量预测结果或所述瓦斯浓度预测结果满足预设的抽采异常条件的情况下，将所述瓦斯抽采量预测结果和所述瓦斯浓度预测结果输入至抽采参数优化模型，以确定相应的抽采参数优化策略；所述抽采参数优化模型采用自适应贝叶斯优化模型；所述抽采参数优化策略包含待调整的目标负压参数和目标瓦斯流量；其中，所述自适应贝叶斯优化模型采用自适应搜索策略，以用于根据输入数据动态调整针对负压参数和瓦斯流量的搜索范围；所述自适应贝叶斯优化模型利用负压参数和瓦斯流量来定义贝叶斯优化模型的优化参数组合θ；自适应参数迭代搜索的公式为： ，式中，是下一轮迭代中使用的新参数组合，是当前轮次所使用的参数组合；是目标函数的梯度，衡量当前参数组合与理想值之间的差距；是步长系数，其用于控制参数组合的更新速率；贝叶斯优化的目标函数表示为： ，式中，和分别表示抽采量理想值和瓦斯浓度理想值，和分别表示当前轮次的抽采量和当前轮次的瓦斯浓度，并且初始轮次的抽采量和瓦斯浓度分别由瓦斯抽采量预测结果和瓦斯浓度预测结果而设置；和分别表示抽采量波动容限和瓦斯浓度波动容限； ，式中，表示预设常数，表示初始步长值；是优化迭代的次数，并且随着迭代次数增加，步长系数相应逐渐减小；对应所确定的抽采参数优化策略的最优优化参数组合通过下式表达： ，式中，表示通过多次迭代搜索找到使函数式最小化的参数组合θ，并将其作为最优优化参数组合。

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