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龙图腾网获悉中色紫金地质勘查(北京)有限责任公司;紫金矿业集团股份有限公司;西藏巨龙铜业有限公司申请的专利一种采矿贫化率与损失率的数字孪生仿真优化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：CN120951816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511469070.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种采矿贫化率与损失率的数字孪生仿真优化系统及方法是由贾长顺;林毅斌;蒋颖;刘建明;舒德福;赖晓丹;曹文佳;薛博强;卫晓锋;刘洋;郭永强;陶鑫设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采矿贫化率与损失率的数字孪生仿真优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种采矿贫化率与损失率的数字孪生仿真优化系统及方法，涉及数字矿山技术领域，包括：通过将地质模型与生产模型在统一平台中融合，解决了传统系统中地质、生产与自动化子系统孤立运作的问题，形成了数据互通、业务协同的一体化智能系统。将贫化率、损失率的管理从传统的事后统计转变为基于实时数据的瞬时感知和异常诊断，实现了对生产过程的在线监控与主动干预，减少了资源浪费。通过仿真引擎对多种方案进行并行推演与多目标优化，能够提供多目标下全局最优的科学决策方案。通过执行结果的实时反馈，对孪生矿区模型进行持续校准和优化，克服了传统静态模型随时间推移精度衰减的弊端，为长期优化提供了可靠基础。

本发明授权一种采矿贫化率与损失率的数字孪生仿真优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种采矿贫化率与损失率的数字孪生仿真优化系统，其特征在于，包括： 模型构建模块：采集矿区的地质数据与生产数据，根据地质数据构建地质模型，根据生产数据构建生产模型，将地质模型与生产模型融合构建孪生矿区模型； 异常诊断模块：基于孪生矿区模型与矿区实时数据，采用机器学习算法识别矿岩混合状态，计算瞬时贫化率与瞬时损失率并进行异常诊断，得出异常诊断结果； 最优决策模块：基于异常诊断结果启动仿真引擎对多种开采方案进行并行仿真，对仿真结果进行帕累托最优筛选，得出最优决策方案； 持续优化模块：将最优决策方案解析为控制指令下发至生产设备执行，并将执行结果反馈至孪生矿区模型，对孪生矿区模型进行持续优化； 其中，所述将地质模型与生产模型融合构建孪生矿区模型，包括： 将地质模型与生产模型导入统一的数字孪生仿真平台，通过耦合机理算法建立地质模型与生产模型的第一耦合规则，通过机器学习算法建立地质模型与生产模型的第二耦合规则； 基于第一耦合规则与第二耦合规则对地质模型与生产模型进行融合，得出孪生矿区模型； 其中，基于数字孪生仿真平台识别地质模型中地质属性直接影响生产模型中生产行为的关键物理过程，并根据关键物理过程生成地质-生产关联清单，基于地质-生产关联清单开发对应的机理算法表，根据机理算法表确定双向触发条件，得出第一耦合规则； 其中，从地质模型和生产模型中提取关联特征，同时获取矿区的业务需求与生产痛点，提取第一耦合规则的局限点，根据业务需求、生产痛点与局限点确定耦合问题，基于耦合问题选择机器学习算法，结合关联特征与机器学习算法确定第二耦合规则； 其中，所述基于孪生矿区模型与矿区实时数据，采用机器学习算法识别矿岩混合状态，计算瞬时贫化率与瞬时损失率并进行异常诊断，得出异常诊断结果，包括： 调用预训练的卷积神经网络模型，对矿区实时数据中铲装作业的实时视频流进行逐帧分析，识别铲斗内矿石与废石的矿岩混合状态，并输出识别的矿岩混合状态的混合比例估计值； 基于混合比例估计值，结合矿区实时数据中的设备实时载重数据与孪生矿区模型中的块段理论品位数据，根据矿业工程计算公式动态计算当前作业单元的瞬时贫化率与瞬时损失率； 根据预设贫化率阈值与预设损失率阈值，将瞬时贫化率与预设贫化率阈值进行第一比对，将瞬时损失率与预设损失率阈值进行第二比对，当瞬时贫化率或瞬时损失率任一数值超出其对应的预设阈值时，触发一级预警，生成初级警报信息，当瞬时贫化率与瞬时损失率同时超出其对应的预设阈值，或瞬时贫化率或瞬时损失率任一数值持续超限达到预设时长时，触发二级警报，生成高级警报信息； 基于孪生矿区模型启动初级警报信息与高级警报信息的异常溯源，得出溯源结果，综合初级警报信息、高级警报信息以及溯源结果对矿区进行异常诊断，得出异常诊断结果。

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色紫金地质勘查(北京)有限责任公司;紫金矿业集团股份有限公司;西藏巨龙铜业有限公司，其通讯地址为：100011 北京市朝阳区北苑5号院四区8号楼7层701室；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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