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龙图腾网获悉山东海纳智能装备科技股份有限公司申请的专利一种融合大数据分析的煤矿煤仓源头控制防堵防溃一体化智能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：CN121211132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511747446.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种融合大数据分析的煤矿煤仓源头控制防堵防溃一体化智能系统是由陆宜东;王华东;姚方庆;张娜娜;张全;郝海涛;范思佳设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合大数据分析的煤矿煤仓源头控制防堵防溃一体化智能系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能控制技术领域，揭露了一种融合大数据分析的煤矿煤仓源头控制防堵防溃一体化智能系统，该系统中包括数据预处理模块、矩阵构建与耦合模块、风险因子融合模块、风险路径推演模块、回溯置信评估模块及指令匹配模块，以煤矿煤仓标准化数据中的煤炭固有特性和仓内环境状态，构建特征矩阵，并将特征矩阵耦合为风险要素；对风险要素进行融合判别，得到初始风险因子；模拟初始风险因子的动态行为，得到潜在风险演变路径；对潜在风险演变路径进行回溯置信评估，得到综合风险状态标识；根据综合风险状态标识，匹配预设指令知识库中煤矿煤仓对应的一体化协调指令；本发明可以提高融合大数据分析的煤矿煤仓源头控制防堵防溃一体化的效率。

本发明授权一种融合大数据分析的煤矿煤仓源头控制防堵防溃一体化智能系统在权利要求书中公布了：1.一种融合大数据分析的煤矿煤仓源头控制防堵防溃一体化智能系统，其特征在于，所述系统包括数据预处理模块、矩阵构建与耦合模块、风险因子融合模块、风险路径推演模块、回溯置信评估模块及指令匹配模块，其中： 所述数据预处理模块，用于将煤矿煤仓的煤炭固有特性相关数据、仓内环境状态数据及历史调控反馈数据汇集为所述煤矿煤仓的标准化数据； 所述矩阵构建与耦合模块，用于以所述标准化数据中的煤炭固有特性和仓内环境状态，构建所述煤矿煤仓的特征矩阵，并根据所述煤矿煤仓中风险与煤块状态的关联关系，将所述特征矩阵耦合为所述煤矿煤仓的风险要素； 所述风险因子融合模块，用于对所述风险要素中的静态因子和动态因子进行融合判别，得到所述煤矿煤仓的初始风险因子，具体用于： 将所述风险要素中超出安全基准范围的要素标记为异常静态因子； 将所述风险要素中超出安全波动区间的要素标记为异常动态因子； 剔除所述异常静态因子和异常动态因子中相互矛盾的因子项，得到所述风险要素的剩余异常因子； 对所述剩余异常因子进行关联性校验，得到所述煤矿煤仓的初始风险因子； 所述风险路径推演模块，用于模拟所述初始风险因子在所述煤矿煤仓中输送环节中的动态行为，得到所述初始风险因子的潜在风险演变路径，具体用于： 确定煤炭在煤矿煤仓输送环节流程中入仓到出仓的关键节点； 提取所述初始风险因子中与所述关键节点关联的特征参数； 根据所述特征参数，生成所述关键节点的风险积累度； 筛选所述风险积累度高于预设的风险累积度阈值的关键节点，得到所述煤矿煤仓的高风险节点； 按输送环节的煤炭流动顺序，推演所述高风险节点间的衔接逻辑，得到所述高风险节点的风险传递链路； 剔除所述风险传递链路中逻辑矛盾的传递关系，得到所述初始风险因子的潜在风险演变路径； 所述风险路径推演模块在执行按输送环节的煤炭流动顺序，推演所述高风险节点间的衔接逻辑，得到所述高风险节点的风险传递链路时，具体用于： 在煤炭输送流程中，按所述高风险节点间的先后衔接顺序，分离出当前高风险节点的前序高风险节点和后序高风险节点； 根据所述前序高风险节点和所述后序高风险节点的风险表现形式，核查所述后序高风险节点的风险触发条件； 根据所述风险触发条件，建立所述前序高风险节点和所述后序高风险节点的直接关联关系，形成所述高风险节点的风险传递链路； 所述风险路径推演模块在执行风险积累度的计算公式如下： 式中，表示第个所述关键节点的风险累积度，表示第个所述关键节点处的煤炭瞬时流量，表示第个所述关键节点对应煤块的实际含水率，表示煤块在输送环节中的标准安全含水率，表示第个所述关键节点处的煤块堆积压力，表示第个所述关键节点仓壁与所述煤块的实际摩擦系数，表示所述关键节点仓壁与所述煤块的标准摩擦系数，表示预设的流量含水率耦合影响系数，表示预设的压力摩擦系数耦合影响系数； 所述回溯置信评估模块，用于基于历史调控反馈数据，对所述潜在风险演变路径进行回溯置信评估，得到所述煤矿煤仓的综合风险状态标识； 所述指令匹配模块，用于根据所述综合风险状态标识，匹配预设指令知识库中所述煤矿煤仓对应的一体化协调指令。

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