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龙图腾网获悉中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司;中国科学院赣江创新研究院申请的专利基于深度学习的矿山污染物迁移多过程耦合预测方法及装置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：CN120600151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511086787.2，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于深度学习的矿山污染物迁移多过程耦合预测方法及装置是由庄晓杰;白治军;万印华;蔡诚成;李庭刚;马星宇设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的矿山污染物迁移多过程耦合预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的矿山污染物迁移多过程耦合预测方法及装置，包括：获取目标矿山各节点的实时数据构成的第一特征；基于节点的第一特征和相连节点的边特征，计算第一注意力系数；使用第一注意力系数标准化的第一注意力权重更新第一特征，得到节点的第二特征；基于目标矿山的环境变量和第二特征，计算相连节点的第二注意力系数，基于第二注意力系数标准化的第二注意力权重更新第二特征，得到节点的第三特征；基于节点的氧化还原电位和第三特征，计算相连节点的第三注意力系数，使用第三注意力系数标准化的第三注意力权重更新第三特征，得到节点的第四特征，将第四特征映射为预测污染物浓度。本方法可提高预测精度且能全面进行风险评估。

本发明授权基于深度学习的矿山污染物迁移多过程耦合预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的矿山污染物迁移多过程耦合预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取目标矿山中各节点的实时数据构成的第一特征；所述实时数据包括污染物数据； S2、基于所述节点的第一特征和相连节点间的边特征，计算所述相连节点的第一注意力系数； S3、使用所述第一注意力系数标准化后的第一注意力权重更新所述第一特征，得到所述节点的第二特征； S4、基于所述目标矿山的环境变量和所述第二特征，计算所述相连节点的第二注意力系数，并基于所述第二注意力系数标准化后的第二注意力权重更新所述第二特征，得到所述节点的第三特征；所述环境变量包括水流速和污染物扩散系数； S5、基于所述节点的氧化还原电位和所述第三特征，计算所述相连节点的第三注意力系数，并使用所述第三注意力系数标准化后的第三注意力权重更新所述第三特征，得到所述节点的第四特征，将所述第四特征映射为预测污染物浓度； 步骤S1中所述第一特征的获取方式包括： 获取目标矿山中每一节点的地质参数、污染物参数及气象参数，将所述地质参数、所述污染物参数及所述气象参数转换为向量形式的地质向量、污染物向量及气象向量； 将所述地质向量、所述污染物向量及所述气象向量进行拼接，得到各所述节点的第一特征； 拼接各所述节点的第一特征的表达式为： ； 其中，表示节点i的第一特征；表示节点i的所述地质向量，pi表示节点i的所述污染物向量，mi表示节点i的所述气象向量，||表示向量拼接操作；，dinput表示总维度，表示所述地质向量的维度，表示所述污染物向量的维度，表示所述气象向量的维度。

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电建集团中南勘测设计研究院有限公司;中国科学院赣江创新研究院，其通讯地址为：410014 湖南省长沙市雨花区香樟东路16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”。

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