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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种煤矿工作面顶板垮落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：CN119167111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411659820.1，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种煤矿工作面顶板垮落预警方法及系统是由李存宝;胡建军;叶春烽;刘博文;王晨旭设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤矿工作面顶板垮落预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种煤矿工作面顶板垮落预警方法及系统，所述方法包括：构造垮落关键特征提取模型，获取历史监测数据，对历史监测数据进行预处理，根据预处理后数据构建出时间序列数据，将时间序列数据输入到垮落关键特征提取模型进行关键特征提取，得到预处理后数据的关键特征类型；基于燕尾突变模型，根据关键特征类型，得到关键特征类型的变化阈值；获取当前监测数据，根据当前监测数据，计算出关键特征类型的特征值，将特征值与关键特征类型对应的变化阈值进行比较，得到比较结果，根据比较结果得到顶板垮落的预警等级，根据预警等级发出对应的预警信号。本发明提高了煤矿工作面顶板垮落预警的精度，实现了对顶板大面积突然垮落的超前预警。

本发明授权一种煤矿工作面顶板垮落预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种煤矿工作面顶板垮落预警方法，其特征在于，所述的煤矿工作面顶板垮落预警方法包括： 构造垮落关键特征提取模型，从煤矿的监测仪器中获取历史监测数据，对所述历史监测数据进行预处理，得到预处理后数据； 根据所述预处理后数据构建出时间序列数据，将所述时间序列数据输入到所述垮落关键特征提取模型进行关键特征提取，得到所述预处理后数据的多个关键特征类型； 基于燕尾突变模型，根据多个所述关键特征类型，得到每个所述关键特征类型的变化阈值； 获取当前监测数据，根据所述当前监测数据，计算出多个所述关键特征类型的特征值，将所述特征值与所述关键特征类型对应的变化阈值进行比较，得到比较结果，根据所述比较结果得到顶板垮落的预警等级，根据所述预警等级发出对应的预警信号； 所述垮落关键特征提取模型为支持向量机模型或随机森林模型； 所述根据所述预处理后数据构建出时间序列数据，将所述时间序列数据输入到所述垮落关键特征提取模型进行关键特征提取，得到所述预处理后数据的多个关键特征类型，具体包括： 从所述预处理后数据中选择出存在煤矿顶板突然垮落事件记录的关键数据，根据所述关键数据构建时间序列数据； 将所述时间序列数据输入到所述支持向量机模型或所述随机森林模型中进行关键特征提取，得到所述预处理后数据的支架工作阻力变化率、顶板离层位移增量、锚杆锚索应力增加量和悬顶周期性垮落面积； 所述基于燕尾突变模型，根据多个所述关键特征，得到每个所述关键特征的变化阈值，具体包括： 将多个所述关键特征输入到所述燕尾突变模型中进行变化阈值设定，得到每个所述关键特征的变化阈值； 其中，每个所述关键特征的变化阈值包括正常变化阈值、危险变化阈值和临界变化阈值。

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