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龙图腾网获悉内蒙古黄陶勒盖煤炭有限责任公司申请的专利一种基于多维度监测的深井冲击地压预警系统及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：CN120804953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511293817.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于多维度监测的深井冲击地压预警系统及方法是由郑茂慧;袁宏树;贾鹏鹏;陈昌;郭晶;郑锋;苏岳;白涛;孙培钧;李蒙;边忠;刘文胜设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度监测的深井冲击地压预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度监测的深井冲击地压预警系统及方法，属于深井冲击地压预警技术领域，该方法通过监测网络采集应力、应变、微震等多维度数据，经时空配准得到对齐的多源数据集；采用物理特性匹配的动态噪声抑制处理后，通过互信息熵筛选强相关特征；再经主成分提取和相空间重构提取频域、时域及时频域特征，形成多维状态空间数据集；输入预测模型得到危险等级并触发对应预警信号，最终基于预警信号动态调整监测网络布局与防控措施。该方法提升了预警准确性与实时性，为深井冲击地压防控提供有效技术支持。

本发明授权一种基于多维度监测的深井冲击地压预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度监测的深井冲击地压预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S10：利用在深井巷道及围岩中布置的监测网络，实时采集包括应力值、应变值、微震事件参数、声波信号、温度数据、氡气浓度值、电磁辐射强度和巷道表面三维变形数据在内的多维度监测数据； S20：将所述多维度监测数据进行时空配准，得到时空对齐的多源监测数据集； S30：对所述多源监测数据集进行基于物理特性的动态噪声抑制，得到噪声抑制后的数据集； S40：通过互信息熵算法从所述噪声抑制后的数据集筛选与冲击地压强相关的特征，得到特征优化后的数据集； S50：通过主成分提取方法和相空间重构方法，从所述特征优化后的数据集里提取频域特征、时域特征和时频域特征，形成多维状态空间数据集； S60：将所述多维状态空间数据集输入预先训练的冲击地压危险等级预测模型，得到冲击地压危险等级； S70：根据所述冲击地压危险等级，触发相应级别的预警信号； S80：基于所述相应级别的预警信号，动态调整所述监测网络的布局与防控措施； 其中，步骤S30具体包括： S301：基于多源监测数据的物理属性，分类识别各维度数据对应的噪声类型，其中力学类数据包括应力值和应变值，波动类信号包括微震事件参数和声波信号，环境参数包括温度数据和氡气浓度值，电磁及光学类数据包括电磁辐射强度和巷道表面三维变形数据； S302：根据识别出的噪声类型，采用与数据物理特性匹配的降噪算法进行噪声抑制，其包括对所述力学类数据采用基于物理变化趋势的漂移补偿算法，对所述波动类信号采用自适应滤波算法，对所述环境参数采用基线校正算法，对所述电磁及光学类数据采用干扰子空间分离算法；所述自适应滤波算法采用基于最小均方算法的自适应滤波器；所述基线校正算法包括：采用滑动窗口计算温度数据与氡气浓度值的基线值，当瞬时值偏离基线值超过3倍标准差时进行基线校正；所述干扰子空间分离算法包括：对采集到的电磁辐射强度和巷道表面三维变形数据进行特征分析，识别出与冲击地压相关的有用信号和干扰信号；通过特征值分解或奇异值分解，确定所述有用信号和干扰信号各自的空间基向量，构建对应的子空间模型；通过正交投影将所述电磁及光学类数据所包含的混合信号中属于干扰信号子空间的分量剔除，仅保留有用信号子空间的有效成分； S303：实时监测噪声抑制过程中的数据变异度，将所述数据变异度作为反馈量动态调整降噪算法的参数，使抑制强度与噪声动态变化相适配； S304：计算噪声抑制后数据的信噪比和特征保留度，当所述信噪比达到信噪比阈值且所述特征保留度达到特征完整性阈值时，输出噪声抑制后的数据集；否则，返回步骤S302重新调整降噪算法的参数；其中，所述特征保留度通过计算降噪前后数据的关键特征的相关系数衡量，所述关键特征包括应力峰值、微震能量和温度梯度； 其中，步骤S50具体包括： S501：对所述特征优化后的数据集构建协方差矩阵，其中所述协方差矩阵的维度基于特征变量的数量确定，所述协方差矩阵的元素表征任意两个特征变量之间的协同变化程度；对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到多个特征值；设定累计方差贡献率的预设阈值，计算前N个特征值的累计方差贡献率，当所述累计方差贡献率超过所述预设阈值时，提取前N个主成分形成降维后的特征子集；其中，所述预设阈值为累计方差贡献率85%； S502：基于相空间重构方法，根据所述降维后的特征子集的自相关函数和互信息函数确定嵌入维度和时间延迟参数，构建高维相空间； S503：在所述高维相空间中，分别提取各特征的频域特征、时域特征和时频域特征，其中提取所述频域特征包括：通过傅里叶变换将时域信号转换为频域谱，并计算各主成分的主频；提取所述时域特征包括：基于时间序列统计特性计算各主成分的均值、峰值因子、峭度和均方根值；提取所述时频域特征包括：采用db4小波基对时间序列进行3层小波分解，计算各尺度下的能量占比和小波熵； S504：将提取的频域特征、时域特征和时频域特征进行特征融合，形成多维状态空间数据集。

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内蒙古黄陶勒盖煤炭有限责任公司，其通讯地址为：017312 内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗乌兰陶勒盖镇前进村；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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