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龙图腾网获悉中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所申请的专利一种物理模型结合算法的泥石流智能预警方法及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：CN120048095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510518378.9，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权一种物理模型结合算法的泥石流智能预警方法及系统是由谢奇峻;苏立君;张文杰;姜元俊设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物理模型结合算法的泥石流智能预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种物理模型结合算法的泥石流智能预警方法及系统，属于地质灾害监测技术领域，方法包括，S1：进行室内土体物理力学试验，搭建物理模型，结合降雨入渗‑基质吸力耦合效应的稳定性判据方程对物理模型进行标定参数；S2：模拟不同条件，物理模型生成输出不同工况下泥石流的发生过程数据；S3：将发生过程数据与实时监测数据作为输入，构建双通道输入网络，训练修正模型，得到修正后的响应数据；S4：基于SHAP可解释性框架，构建多源异构数据驱动的贝叶斯概率预警模型；S5：根据监测点的泥石流实时发生概率触发预警平台的实时预警，通过物理模型对土体力学行为的动态模拟，构建土体变形与临界参数的映射关系。

本发明授权一种物理模型结合算法的泥石流智能预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种物理模型结合算法的泥石流智能预警方法，其特征在于，包括， S1：进行室内土体物理力学试验，搭建物理模型，结合降雨入渗-基质吸力耦合效应的稳定性判据方程对物理模型进行标定参数； S2：模拟不同条件，物理模型生成输出不同工况下泥石流的发生过程数据； S3：将发生过程数据与实时监测数据作为输入，构建双通道输入网络，训练修正模型，得到修正后的响应数据，其中，双通道输入网络包括GAN对抗生成网络、ConvLSTM改进型网络，原有监测数据作为输入发送至ConvLSTM改进型网络进行分配，所述物理模型通过GAN对抗生成网络生成模拟数据，通过将模拟数据与原有监测数据作为输入，将原有监测数据中斜坡是否失稳作为训练标靶，训练修正模型，通过训练完成的修正模型对物理模型输出的响应数据进行修正； S4：基于SHAP可解释性框架，量化各个指标对泥石流发生概率的贡献度，构建多源异构数据驱动的贝叶斯概率预警模型； S5：根据监测点的泥石流实时发生概率触发预警平台的实时预警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，其通讯地址为：610299 四川省成都市天府新区群贤南街189号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。