申请/专利权人：山东省地质矿产勘查开发局第八地质大队(山东省第八地质矿产勘查院)

申请日：2024-04-28

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118095869B

主分类号：G06Q10/0635

分类号：G06Q10/0635;G06Q50/26;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G08B21/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明涉及地质监测技术领域，具体为一种高陡边坡地质灾害预警系统，系统包括气候监测与解析模块、地震信号识别模块、滑坡风险分析模块、警报级别调整模块、预警信号发射模块、紧急处置指导模块。本发明中，地震信号的深度分析模块使用神经网络对微地震信号与常规地质背景振动进行比较，能够精确地识别异常地震活动，提高地震预警的准确性和加快响应时间，提高异常信号的识别率，显著优化地震预警的速度和准确性，滑坡风险分析模块通过逻辑回归模型评估地质构造的不稳定性和滑坡发生的概率，整合多源数据，动态调整风险评估参数，为滑坡预警提供更为精确的概率模型，大幅增强预警系统的适应性和预测准确性。

主权项：1.一种高陡边坡地质灾害预警系统，其特征在于，所述系统包括：气候监测与解析模块基于高陡边坡安装的气象传感器，监测实时区域的温度、湿度和风速，分析气候数据对地质活动的影响，生成气候趋势分析结果；地震信号识别模块基于所述气候趋势分析结果，捕获微地震信号，应用神经网络进行地震信号的分析，并和正常背景活动相比的振动进行对比，得到地震活动异常信号；滑坡风险分析模块基于所述地震活动异常信号，运用逻辑回归分析模型，评估地质构造和滑坡发生的概率，生成滑坡风险评估结果；警报级别调整模块基于所述滑坡风险评估结果，调整已有的警报级别，使用概率阈值决定是否突出警报级别，生成调整后的警报级别；预警信号发射模块基于所述调整后的警报级别，触发关联的预警信号，自动向关联的移动设备和地方应急管理中心发送，生成发射的预警信号；紧急处置指导模块基于所述发射的预警信号，制定地方政府和应急团队的疏散及防灾措施，整合地质灾害应对策略，建立紧急处置操作指南；所述气候趋势分析结果包括区域内的平均温度、平均湿度、平均风速和风向，所述地震活动异常信号包括微地震的频率、振幅、持续时间和发生的时间点，所述滑坡风险评估结果包括滑坡发生的概率、影响的区域、预计影响的严重性和预测的滑坡类型，所述调整后的警报级别包括警报级别的低风险、中风险、高风险和极高风险四个等级，所述发射的预警信号包括启动的预警信号类型、预警信号发送的目标设备列表和信号发送的时间戳，所述紧急处置操作指南包括紧急疏散路线、疏散区域、应急物资准备位置和联系的紧急服务团队信息；所述滑坡风险分析模块包括：地震信号频率分析子模块基于所述地震活动异常信号，若信号强度和频率超过常规阈值，则利用滤波和归一化处理信号，生成优化地震信号；预测滑坡数据分析子模块基于所述优化地震信号，应用逻辑回归模型进行数据分析，若模型预测的滑坡发生概率超过安全标准，则标识风险区域，得到计算滑坡概率；所述计算滑坡概率包括利用逻辑回归模型通过关联优化地震信号的特征与历史滑坡数据来预测滑坡发生的概率；风险评估输出子模块基于所述计算滑坡概率，综合地形和历史滑坡数据，若分析确认风险区域，则评估对高陡边坡的潜在影响，生成滑坡风险评估结果；所述地震信号识别模块包括：地震数据整合子模块基于所述气候趋势分析结果，若检测到气候趋势与地震活动关联，则计算关联系数，并记录高陡边坡的地震活动信号的基本参数，生成基础地震信号数据；所述基本参数包括振幅、频率和持续时间；信号对比分析子模块基于所述基础地震信号数据，对高陡边坡的实时信号与过去记录进行振幅和频率的对比分析，若信号指数超过预设阈值，则启动信号收集程序，循环检测微地震活动，获取微地震数据集；深度分析比对子模块基于所述微地震数据集，应用神经网络模型进行深度学习分析，若模型识别与背景活动偏离的振动模式，则标记并记录异常，得到地震活动异常信号；所述神经网络模型按照公式，其中，为输入数据的数据特征结果，为输出缩放系数，为输入归一化系数，为标准差调节系数，为输入数据的标准差，为偏移调整常数，是神经网络层的权重矩阵，为偏差项，为激活函数。

全文数据：

权利要求：

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