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龙图腾网获悉中煤科工智能储装技术有限公司;天地科技股份有限公司申请的专利一种煤炭堆稳定性分析及预测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：CN114707721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210338147.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种煤炭堆稳定性分析及预测方法是由肖雅静;郭欣;武徽;徐乔木;闫艳;李旭;姚树楷;么世济设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤炭堆稳定性分析及预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种煤炭堆稳定性分析及预测方法，包括：建立模拟煤炭堆；特征点标记；精简特征点；PCA降维；模型评估训练；获取煤炭堆点云数据；评估煤炭堆稳定性；稳定性报警；记录。本发明根据煤炭堆场频繁变化的特点，加装非接触式测量传感器对煤炭堆场进行扫描，形成三维点云数据。由于三维点云数据量非常大，采用多种方式对三维点云数据进行简化和并对特征进行降维，以实现利用有限的运算资源预测煤炭堆场快速变化的稳定性等级，实时提供预测数据，为优化煤炭堆场和避免安全事故提供依据。

本发明授权一种煤炭堆稳定性分析及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种煤炭堆稳定性分析及预测方法，其特征在于，所述的方法包括如下步骤： 所述的方法包括模型构建过程和评测过程： 所述的模型构建过程包括： 步骤1，建立模拟煤炭堆：在煤炭堆现场堆积与现实装运过程相似的模拟煤炭堆，并采用激光扫描仪对模拟煤炭堆进行扫描，构建模拟煤炭堆的三维点云，获取三维点云数据的数据特征；所述的三维点云数据的数据特征包括：曲率、法向量、特征点坐标、相邻点之间的位置关系； 步骤2，特征点标记：基于点云曲率进行特征点标记；对点云特征点标记过程如下：定义一个曲率阈值，将曲率大于曲率阈值的点标记为特征点，在曲率阈值设定的较高时，为避免在比较平缓的表面会出现空洞，在比较平缓的表面不能完全去掉相应的点； 步骤3，精简特征点：采用均匀网格法精简非特征点；均匀网格法：将坐标平面xoy分成大小相同的网格，然后将三维点云投影到xoy平面，将点云分配到对应的网格内，网格内所有点根据设定的规则计算出一个z’值作为z坐标，网格中心点的x’，y’坐标代替分配到本单元格中的所有点，最后网格内所有点，被一点（x’，y’，z’）代替； 步骤4，PCA降维：采用PCA对数据特征进行降维； 步骤5，模型评估训练：用降维后的三维点云数据的特征和稳定性等级训练人工神经网络，得到煤炭堆力学稳定性分析和预测模型； 分析训练过程是：按照设定的扰动力对模拟煤炭堆进行扰动，扰动力的大小分为F 1，F 2，……F n ，共1，2，……，n，n个等级，扰动由数值较小的力向数值较大的力逐级增加；当在F i 力的作用下，模拟煤炭堆的滑落量达到预设值Q i 时，则将当前模拟煤炭堆的稳定性等级标记为当前扰动力的等级i；对每次扰动后的模拟煤炭堆进行至少一次扫描，获取各个等级的力F i 作用下的三维点云，重复步骤2-4的数据处理之后输入人工神经网络；建立样本数据库，记录训练过程中的三维点云数据样本； 预测训练过程是：准备的训练样本为当前模拟煤炭的点云特征以及当前模拟煤炭堆在其稳定性等级i对应的扰动力F i 作用后煤炭堆的点云特征；训练过程中，输入是当前模拟煤炭堆的点云特征，输出的是当前模拟煤炭堆在其稳定性等级对应的扰动力F i 作用后煤炭堆的点云特征； 所述的评测过程包括： 步骤6，获取煤炭堆点云数据：使用激光扫描仪不断的扫描煤炭堆，监测煤炭堆变化，不断获取煤炭堆的三维点云数据； 步骤7，评估煤炭堆稳定性：将获取的煤炭堆的三维点云数据特征输入训练好的煤炭堆力学稳定性分析和预测模型，分析当前煤炭堆的稳定性并预测当前煤炭堆在稳定性等级i对应的扰动力F i 作用后煤炭堆的点云特征； 步骤8，稳定性报警：为煤炭堆的安全稳定性评估提供参考，在稳定性较差时进行人为干预； 步骤9，记录：将各次煤炭堆的测评数据与数据库中的三维点云数据样本进行比对，选择性的保留与样本差异较大的测评数据，充实三维点云数据样本数据库。

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