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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于机器学习的气体粉尘爆炸防控靶向抑爆剂调控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：CN119649921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411692212.0，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权基于机器学习的气体粉尘爆炸防控靶向抑爆剂调控方法是由李海涛;王佳辰;刁守通;姚艺豪;魏成才;胡格格;余明高设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的气体粉尘爆炸防控靶向抑爆剂调控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的气体粉尘爆炸防控靶向抑爆剂调控方法，属于爆炸防控和材料改性技术领域。该方法通过机器学习模型分析抑爆剂在复合爆炸环境下的抑制效果，并基于实验数据、特性表征，对抑爆剂成分、浓度和物理结构进行靶向优化。具体步骤包括：通过文献调研筛选抑爆剂成分；对抑爆剂进行改性复配并采集爆炸特性数据；利用XGBoost模型进行特征重要性分析，识别影响抑爆效果的关键因子；根据模型分析结果优化抑爆剂配方，通过实验验证其效果。该方法大幅提升了抑爆剂在复合爆炸条件下的抑制效率和适应性，实现数据驱动的智能化设计，适用于多种工业爆炸防控场景。

本发明授权基于机器学习的气体粉尘爆炸防控靶向抑爆剂调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的气体粉尘爆炸防控靶向抑爆剂调控方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：抑爆剂的改性复配：根据筛选的抑爆剂成分，优化其化学组成及物理结构，通过改性复配处理，提升其在气体粉尘复合爆炸中的抑制效果；其中，所述抑爆剂成分包括粉煤灰和聚磷酸铵； S2：爆炸特性实验及数据采集：在控制条件下，利用改性抑爆剂进行气体粉尘复合爆炸预实验，采集爆炸压力、爆炸温度的特性数据，为模型提供基础数据集； S3：改性抑爆剂的表征及数据库构建：对所述改性抑爆剂的粒径分布、比表面积、化学组成与表面官能团、热稳定性这些特性参数进行表征，结合实验所得爆炸特性数据，建立气体粉尘复合抑爆特性数据库； S4：机器学习模型的训练与特征分析：基于数据库中的数据集，利用XGBoost算法训练模型，构建抑爆特性预测模型，并分析输出关键特征的关联分析及重要性排序； S5：靶向抑爆剂的优化设计：根据XGBoost模型的特征重要性分析结果，通过化学改性调控方法调整抑爆剂的成分、浓度及结构参数，设计优化的靶向抑爆剂配方以提高抑爆效果； S6：实验验证及效果评估：在相同实验条件下，对优化设计的靶向抑爆剂进行实验验证，评估其在气体粉尘复合爆炸中的抑制效果，并将实验结果与模型预测结果进行对比，以进一步优化抑爆剂配方或修正模型。

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