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龙图腾网获悉安徽理工大学;安徽前锦空间信息科技有限公司申请的专利基于大数据与环境特征融合的地质灾害实时监测预警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：CN120061927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510541900.5，技术领域涉及：E21F17/18；该发明授权基于大数据与环境特征融合的地质灾害实时监测预警方法及系统是由余学祥;吕伟才;刘超;赵兴旺;李静娴;盛鸣红;杨旭;方新建;梁亚;王文波;陈建;刘春阳;谭浩;池深深;葛祥;韩雨辰;谢世成;朱明非设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据与环境特征融合的地质灾害实时监测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及矿井安全隐患点监测技术领域，尤其涉及一种基于大数据与环境特征融合的地质灾害实时监测预警方法及系统，包括：获取实时监测时刻，则利用预设的掘进采集时段及随掘采集单元接收掘进震动信号，基于掘进震动信号获取实时矿井图像及矿井监测信号集，否则，利用微震监测单元获取实时矿井图像及矿井监测信号集，汇总实时矿井图像，得到矿井图像序列，基于矿井图像序列构建标识安全隐患点数据集，解析标识安全隐患点数据集，完成一种基于大数据与环境特征融合的地质灾害实时监测预警。本发明利用随掘采集信号和微震监测技术实时监测掘进巷道的环境特征，并利用大数据对环境特征进行隐患检测，以实现对矿井下安全隐患的实时监测和预警。

本发明授权基于大数据与环境特征融合的地质灾害实时监测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据与环境特征融合的地质灾害实时监测预警方法，其特征在于，所述方法包括： 接收矿井实时环境监测指令，基于矿井实时环境监测指令确认煤矿检测环境，其中，煤矿检测环境包括：掘进机、掘进巷道及数据采集单元，其中，所述数据采集单元包括：随掘采集单元及停工采集单元，所述随掘采集单元包括多个随掘检波器，所述停工采集单元包括多个静态矿井环境检波器及微震监测单元； 获取实时监测时刻，若所述实时监测时刻处于预设的掘进时段内，则利用预设的掘进采集时段及随掘采集单元接收掘进震动信号，基于掘进震动信号获取实时矿井图像及矿井监测信号集，其中，所述掘进震动信号来自所述掘进机的振动； 其中，所述基于掘进震动信号获取实时矿井图像及矿井监测信号集，包括： 利用预构建的地震干涉技术拟合所述掘进震动信号，得到虚炮信号集，对虚炮信号集执行低通滤波操作，得到降噪信号，利用预构建的散波成像方法解析所述降噪信号，并可视化解析后的降噪信号，得到实时监测时刻对应的矿井隐患探测图像； 解析矿井隐患探测图像，得到含有安全隐患点标识的实时矿井图像，并将掘进震动信号确认为矿井监测信号集； 若所述实时监测时刻不处于掘进时段内，利用微震监测单元获取实时矿井图像及矿井监测信号集，其中，所述矿井监测信号集由微震监测单元监测得到； 按照预设的监测时序汇总所述实时矿井图像，得到矿井图像序列，识别矿井图像序列中的所有安全隐患点标识，得到安全隐患点标识序列，基于矿井监测信号集、矿井图像序列及安全隐患点标识序列构建标识安全隐患点数据集，其中，安全隐患点数据包括标识隐患演化图序列及标识隐患演化信号序列； 解析标识安全隐患点数据集，若基于解析后的标识隐患数据集生成了安全预警指令，则向矿井实时环境监测指令的发起端发出安全预警指令，否则，返回所述获取实时监测时刻的步骤，完成一种基于大数据与环境特征融合的地质灾害实时监测预警。

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安徽理工大学;安徽前锦空间信息科技有限公司，其通讯地址为：232001 安徽省淮南市田家庵区泰丰大街168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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