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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于大模型的救援钻机作业参数预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：CN121168675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511713682.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于大模型的救援钻机作业参数预测方法及系统是由叶宾;苏浩鹏;李会军;王军;田鹏程;杨宇航;赵文珂;秦世良;尹倩;姜明远设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的救援钻机作业参数预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于大模型的救援钻机作业参数预测方法及系统，对原始传感器数据进行预处理，获得标准化数据；基于预设的规则判据，对标准化数据进行工况识别，获得工况类别标签；对标准化数据进行瞬时状态语义化，获得JSON对象；对标准化数据进行过程语义化，获得自然语言片段，生成智能化钻进作业提示词；将智能化钻进作业提示词输入大模型，利用大模型建立标准化数据、工况类别标签、JSON对象、自然语言片段、预先获取的上下文叙述、预先获取的历史案例和预先获取的任务指令之间的关系，并进行因果推理，输出包括工况类别标签和未来预设时间内关键参数的预测值的结构化预测结果、告警信息。本发明提升预测精度与实时性，实现智能决策与辅助控制。

本发明授权一种基于大模型的救援钻机作业参数预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的救援钻机作业参数预测方法，其特征在于，包括： 对原始传感器数据进行预处理，获得标准化数据； 基于预设的规则判据，对标准化数据进行工况识别，获得工况类别标签； 对标准化数据进行瞬时状态语义化，获得JSON对象； 对标准化数据进行过程语义化，获得自然语言片段； 基于标准化数据、工况类别标签、JSON对象、自然语言片段、预先获取的上下文叙述、预先获取的历史案例和预先获取的任务指令，生成智能化钻进作业提示词； 将智能化钻进作业提示词输入大模型，利用大模型建立标准化数据、工况类别标签、JSON对象、自然语言片段、预先获取的上下文叙述、预先获取的历史案例和预先获取的任务指令之间的关系，并进行因果推理，输出包括工况类别标签和未来预设时间内关键参数的预测值的结构化预测结果、告警信息； 在输出包括工况类别标签和未来预设时间内关键参数的预测值的结构化预测结果、告警信息之后，基于预先获取的上下文叙述、预先获取的历史案例、未来预设时间内关键参数的预测值、相应的操作建议以及对当前作业状态的风险评估，生成查询向量； 基于查询向量，在向量数据库中进行相似度匹配，检索获得高于预设相关阈值的若干向量数据库历史案例； 对查询向量和若干向量数据库历史案例进行相似度匹配，基于相似度匹配为向量数据库历史案例分配权重，对未来预设时间内关键参数的预测值进行加权融合，得到校准的最终预测值； 基于校准的最终预测值、相应的操作建议以及对当前作业状态的风险评估，生成结构化操作建议和自然语言解释。

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国矿业大学，其通讯地址为：221000 江苏省徐州市大学路1号；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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