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龙图腾网获悉中核沽源铀业有限责任公司申请的专利基于Python的矿山大数据安全管理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：CN119918936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510001181.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于Python的矿山大数据安全管理方法及系统是由张文;刘伟;隋杰;刘永涛;张国鹏;吴殿双;霍玉宝;高东星;姜昕川;郭震宇设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Python的矿山大数据安全管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于矿山大数据安全管理技术领域，提出了基于Python的矿山大数据安全管理方法及系统。该基于Python的矿山大数据安全管理方法，通过数据采集获取矿山安全隐患信息，利用Jieba库进行分类分析，计算时间趋势、空间聚集、风险程度、分布和关联影响等指标，综合评估矿山安全隐患问题并与阈值对比，判断异常区域，通过Pandas库进行数据备份存储，向工作人员发送异常警报，本发明通过获取矿山区域的隐患问题文本信息、位置信息和隐患评分，借助Python的Jieba库对问题文本进行分词分类，并分析隐患问题类别，结合时间趋势指标、空间聚集指标和风险程度指标等多维度量化分析，实现了矿山安全隐患问题的精准分类与综合评估。

本发明授权基于Python的矿山大数据安全管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于Python的矿山大数据安全管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 对于预先划分的每个矿山区域，分别连续获取若干个月的矿山安全隐患问题信息，所述矿山安全隐患问题信息包括若干个矿山安全隐患问题的文本信息、位置信息、隐患评分； 在Python的Jieba库中，对每个矿山区域的每个月的矿山安全隐患问题信息分别进行分类分析，得到每个矿山区域的每个月的若干种矿山安全隐患类别； 分别对每个矿山区域的每个月的每种矿山安全隐患类别进行综合分析，得到每个矿山区域的矿山安全隐患问题时间趋势指标、矿山安全隐患问题空间聚集指标、矿山安全隐患问题风险程度指标、矿山安全隐患问题分布指标、矿山安全隐患问题关联影响指标，并进行综合分析，得到每个矿山区域的矿山安全隐患问题综合评估指标； 将每个矿山区域的矿山安全隐患问题综合评估指标分别与预设的评估阈值区间进行判断分析，得到每个矿山区域的判断结果； 在Python的Pandas库中，对每个矿山区域的每个月的矿山安全隐患问题信息、以及矿山安全隐患问题时间趋势指标、矿山安全隐患问题空间聚集指标、矿山安全隐患问题风险程度指标、矿山安全隐患问题分布指标、矿山安全隐患问题关联影响指标、矿山安全隐患问题综合评估指标、判断结果分别进行备份存储，并识别异常矿山区域，同时向工作人员发送矿山区域异常警报，并在Python的Matplotlib库中进行可视化展示； 对每个矿山区域的每个月的若干种矿山安全隐患类别分别进行随机划分，得到每个矿山区域的每个月的若干组矿山安全隐患关联类别，并结合每个矿山区域的每个月的每种矿山安全隐患类别的综合位置信息进行综合分析，得到每个矿山区域的每个月的每种矿山安全隐患类别的距离指标，其中，若干组矿山安全隐患关联类别具体为任意两种矿山安全隐患类别为一组，距离指标指的是每组矿山安全隐患关联类别中两种矿山安全隐患类别之间的欧式距离；分别获取每个矿山区域的每个月的每组矿山安全隐患关联类别之间时间间隔值，并分别结合每个矿山区域的每个月的每种矿山安全隐患类别的距离指标进行综合分析，得到每个矿山区域的矿山安全隐患问题关联影响指标； 其中，计算每个矿山区域的矿山安全隐患问题关联影响指标的具体公式如下： 其中，WgLi为第i个矿山区域的矿山安全隐患问题关联影响指标，e为自然常数，JLZits为第i个矿山区域的第t个月的第s种矿山安全隐患类别的距离指标，σ为数据库中存储的空间衰减系数，SjJits为第i个矿山区域的第t个月的第s种矿山安全隐患类别的时间间隔值，β为数据库中存储的时间衰减系数，i＝1,2,3，…，i0，i0为矿山区域个数，t＝1,2,3，…，t0，t0为获取的月份总数，s＝1,2,3，…，s0，s0为矿山安全隐患类别种数。

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核沽源铀业有限责任公司，其通讯地址为：076561 河北省张家口市沽源县西辛营乡；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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