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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利深部流态化开采多场耦合灾害协同防控体系构建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：CN121030227B 。

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：202511534530.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权深部流态化开采多场耦合灾害协同防控体系构建方法及系统是由胡建军;李存宝;谢和平;胡明伟;王晨旭设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本深部流态化开采多场耦合灾害协同防控体系构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及防控体系构建技术领域，公开了深部流态化开采多场耦合灾害协同防控体系构建方法，包括步骤一，获取多源数据，所述多源数据包括深部流态化开采区域的地质勘探数据、开采设计参数、实时监测数据、历史灾害案例及防控文献。该深部流态化开采多场耦合灾害协同防控体系构建方法，通过突破了传统单一、静态的灾害分析模式，通过构建多场耦合关系网络，能够动态表征采动过程中各物理场的交互作用与演化规律，这使得本发明能够从系统层面洞察多灾种耦合致灾机制，实现对复合型灾害风险的超前预测与精准辨识，为制定前瞻性、针对性的协同防控策略提供了科学依据，从根本上克服了现有技术决策滞后、针对性不强的缺陷。

本发明授权深部流态化开采多场耦合灾害协同防控体系构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.深部流态化开采多场耦合灾害协同防控体系构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，获取多源数据，所述多源数据包括深部流态化开采区域的地质勘探数据、开采设计参数、实时监测数据、历史灾害案例及防控文献； 步骤二，数据预处理，对图像、PDF格式的文档进行OCR识别，然后对数据进行清洗和规范化处理； 步骤三，构建多场耦合灾害防控知识框架：基于所述多源数据，对流态化开采过程中的应力场、渗流场、温度场、化学场的多场耦合致灾机理进行梳理，识别灾害类型、致灾因素、演化规律及防控要素，形成结构化的初步知识体系； 步骤四，知识抽取与融合：利用自然语言处理技术从非结构化文本数据中批量抽取实体、关系及属性，并通过实体链接与知识合并操作，消除术语歧义，将多源异构知识融合为规范化的多场耦合灾害防控知识库； 步骤五，构建多场耦合关系网络：基于融合后的知识库，建立表征应力场、渗流场、温度场、化学场参数与不同灾害类型间相互作用与演化关系的耦合关系网络； 步骤六，防控体系更新与决策支持：集成实时监测数据，驱动所述耦合关系网络进行动态风险推演与仿真，生成协同防控策略，并基于新增案例数据对知识库和关系网络进行迭代优化； 所述构建多场耦合关系网络步骤具体包括： 将所述规范化的知识库中的实体作为节点，实体间的关系作为边，构建知识图谱； 在所述知识图谱中，定义应力场、渗流场、温度场、化学场的状态参数为属性节点，并通过关系边将其与灾害事件节点、防控措施节点动态关联； 采用图神经网络算法对关系网络进行训练，学习多场耦合作用下灾害演化的动态模式； 所述防控体系更新与决策支持步骤包括： 将实时采集的应力、水位、温度、气体浓度监测数据映射为所述关系网络中对应属性节点的实时状态值； 利用所述训练后的图神经网络进行前向推理，预测多场参数耦合作用下未来时间步的灾害风险概率与演化趋势； 根据预测结果，从知识库中匹配并优化组合防控措施，生成包含措施时机、工序和参数的协同防控方案； 所述数据预处理包括： 对图像、PDF格式的文档进行OCR识别，转换为结构化或非结构化文本； 对数据进行清洗，去除与深部流态化开采灾害防控无关的信息； 对数据进行规范化处理，统一数据格式、单位与命名规范。

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