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龙图腾网获悉陕西地矿九0八环境地质有限公司申请的专利深度学习驱动的多层级地质灾害降水预警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：CN120340204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510666846.7，技术领域涉及：G08B21/10；该发明授权深度学习驱动的多层级地质灾害降水预警方法是由王康;吴广涛;李燕;吴飞;元佳飞;白皓;梁超;邓志群;谢祖锋;杨超奇;赵竞哲;白孝斌;陈世敏;许南南设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习驱动的多层级地质灾害降水预警方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种深度学习驱动的多层级地质灾害降水预警方法，包括：基于静态地质参数，对获取到的实时地质数据进行动态渗透修正计算，生成动态渗透率张量；基于动态渗透率张量，对获取到的降水序列数据进行渗透滞后感知的累积计算，生成多层级累积雨量；通过地质相容性约束的跨层级注意力机制，对多层级累积雨量与动态渗透率张量进行特征融合，生成跨层级协同特征；基于跨层级协同特征与土体安全系数，通过多层感知机生成层级化灾害触发概率矩阵；基于静态地质参数对层级化灾害触发概率矩阵进行动态加权，输出地质灾害预警数据。采用本方法可以实现多层级预警模型与地质动态响应的深度融合，提高地质灾害预警的准确性。

本发明授权深度学习驱动的多层级地质灾害降水预警方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习驱动的多层级地质灾害降水预警方法，其特征在于，所述方法包括： 基于静态地质参数，对获取到的实时地质数据进行动态渗透修正计算，生成动态渗透率张量；其中，所述实时地质数据包括土壤含水量和孔隙水压力，所述静态地质参数包括饱和渗透系数、残余含水量、饱和含水量和岩土抗剪强度参数； 基于所述动态渗透率张量，对获取到的降水序列数据进行渗透滞后感知的累积计算，生成多层级累积雨量； 通过地质相容性约束的跨层级注意力机制，对所述多层级累积雨量与动态渗透率张量进行特征融合，生成跨层级协同特征； 基于所述跨层级协同特征与土体安全系数，通过多层感知机生成层级化灾害触发概率矩阵；其中，所述土体安全系数用于量化土体的稳定性； 基于所述静态地质参数对所述层级化灾害触发概率矩阵进行动态加权，输出地质灾害预警数据； 其中，所述基于静态地质参数，对获取到的实时地质数据进行动态渗透修正计算，生成动态渗透率张量，包括： 获取地质单元编码表，基于所述静态地质参数中的地质单元边界矢量，对每个空间网格匹配岩土类型编码，通过查表生成空间分布的岩土孔隙结构参数； 通过以下公式，生成所述动态渗透率张量； ； 其中，为所述动态渗透率张量，为所述饱和渗透系数，为所述饱和含水量，为所述残余含水量，为所述土壤含水量，为预设经验修正系数，为所述岩土孔隙结构参数； 所述基于所述静态地质参数对所述层级化灾害触发概率矩阵进行动态加权，输出地质灾害预警数据，包括： 基于所述地质单元边界矢量和所述岩土类型编码，对目标区域进行灾害敏感度分区划分，得到灾害敏感度掩膜；其中，所述灾害敏感度掩膜用于标记不同岩土类型区域的灾害易发性等级； 基于所述灾害敏感度掩膜和所述岩土抗剪强度参数，生成动态加权系数矩阵； 对所述层级化灾害触发概率矩阵的短期子矩阵、中期子矩阵和长期子矩阵，分别与所述动态加权系数矩阵进行逐元素乘积运算，生成加权后的层级化概率子矩阵； 对所述层级化概率子矩阵进行空间叠加计算，生成预警概率分布图，并基于预设概率阈值划分预警等级，输出地质灾害预警数据。

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陕西地矿九0八环境地质有限公司，其通讯地址为：710600 陕西省西安市临潼区人民东路57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”。