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龙图腾网获悉陕西建新煤化有限责任公司;中国矿业大学;重庆交通大学;江苏中矿辰源科技有限公司;徐州中矿泽源创新科技有限公司申请的专利一种基于边缘计算的瓦斯抽采多参数监测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：CN120487247B 。

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：202510849619.8，技术领域涉及：E21F17/18；该发明授权一种基于边缘计算的瓦斯抽采多参数监测方法及系统是由梁国栋;夏同强;王斌;张明;孙刘咏;宋晨鹏;王静;严欣;许鑫虎设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的瓦斯抽采多参数监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于边缘计算的瓦斯抽采多参数监测方法及系统，涉及煤矿瓦斯抽采技术领域。方法包括：在钻孔、管路和集气站布设多参数传感器节点并接入边缘计算单元；对瓦斯浓度、负压、流量、温度、湿度及硫化氢浓度数据进行时间同步、零漂校正、离群值剔除与归一化，生成特征向量；调用轻量化神经网络模型推理，输出抽采效率评分与泄漏危险度；当危险度超限时触发声光报警并下发降速指令，当效率不足时调整负压；对结果进行压缩加密后定时通过无线网络上报云平台；云端基于历史数据与反馈进行模型增量训练，并热替换下发更新模型。本发明实现了本地智能分析、快速预警与动态自适应优化。

本发明授权一种基于边缘计算的瓦斯抽采多参数监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的瓦斯抽采多参数监测方法，其特征在于，包括： 在目标区域的瓦斯抽采钻孔、管路和集气站布设若干传感器节点，并利用所述传感器节点分别采集由多参数构成的原始监测参数；各所述传感器节点通过工业现场总线与在所述传感器节点周围设置的边缘计算单元连接； 在所述边缘计算单元内，对收到的所述原始监测参数进行时间同步、零漂校正、离群值剔除与量纲归一化，形成多参数特征向量； 调用预先部署的轻量化深度神经网络模型对所述多参数特征向量进行推理，输出抽采效率评分及泄漏危险度； 当泄漏危险度大于第一阈值时，利用所述边缘计算单元触发本地声光报警并向就近的抽采泵逆变器下发降速指令；当所述抽采效率评分低于第二阈值时，利用所述边缘计算单元调整抽采负压设定值； 在所述边缘计算单元内，采用椭圆曲线加密算法对所述多参数特征向量、所述抽采效率评分及所述泄漏危险度进行压缩加密，并按照设定上传周期通过无线网络发送至中心云平台； 在所述中心云平台内，基于历史监测数据及井下反馈结果对所述轻量化深度神经网络模型执行增量训练，生成更新后的模型，并通过安全通道将所述更新后的模型下发至各所述边缘计算单元完成热替换； 调用预先部署的轻量化深度神经网络模型对所述多参数特征向量进行推理，输出抽采效率评分及泄漏危险度，包括： 利用边缘计算单元在加载轻量化深度神经网络模型前，对模型文件计算SHA-256哈希值并与预存基准值比对，并在校验通过进行推理过程； 将经归一化处理得到的所述多参数特征向量封装为1×6浮点张量，并写入本地推理引擎的输入缓存； 调用推理引擎执行所述轻量化深度神经网络模型的共享骨干网络与双任务输出头，得到效率对数值zE和泄漏对数值zR； 计算抽采效率评分Et＝100×σzE；其中σ·为LogisticSigmoid函数，使Et线性分布于0-100；计算泄漏危险度Rt＝σzRTs；其中Ts为经离线验证确定的温度标定系数，用于提升概率校准度； 将｛Et,Rt｝与时间戳、模型版本号一并写入边缘事件队列，供后续联动控制与上传。

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陕西建新煤化有限责任公司;中国矿业大学;重庆交通大学;江苏中矿辰源科技有限公司;徐州中矿泽源创新科技有限公司，其通讯地址为：727304 陕西省延安市黄陵县腰坪乡新村；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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