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龙图腾网获悉江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)申请的专利一种基于策略优化的水库大坝安全评估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：CN120849929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510957272.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于策略优化的水库大坝安全评估方法是由胡国平;刘智;周清勇;王萱子;吴晓彬;游文荪;彭月平;熊磊;唐湘伟;万小强;郑委设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于策略优化的水库大坝安全评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水利工程安全监测技术领域，具体公开了一种基于策略优化的水库大坝安全评估方法，通过分布式传感器网络实时采集沉积物累积速率与地下水位变化率数据，并采用变分模态分解和小波包变换提取多尺度特征，结合能量熵与波动幅度构建沉积异常特征值与水位扰动特征值；将两类特征融合为坝体安全特征向量，输入深度学习模型进行多维度风险评估，输出大坝安全等级；进一步基于数字孪生技术与元学习框架构建反馈控制回路，实现监测频率与预警阈值的动态调整及加固策略集的自动生成，形成闭环式智能调控机制，提升了大坝安全管理的实时性、准确性与自主决策能力。

本发明授权一种基于策略优化的水库大坝安全评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于策略优化的水库大坝安全评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过分布式传感器网络实时采集大坝的沉积物累积速率数据和地下水位变化率数据，形成多源监测数据流； S2：对沉积物累积速率数据进行动态分析，基于其波动程度，计算沉积异常特征值，用于评估沉积物分布失衡风险； 所述沉积异常特征值的获取过程为： 在监测周期内，按照时间序列实时采集大坝的沉积物累积速率数据，形成沉积物累积速率时间序列数据； 采用变分模态分解算法对沉积物累积速率时间序列数据进行多尺度分解，获得一组本征模态函数分量； 分别计算每个本征模态函数的能量； 计算每个本征模态函数的能量占比； 根据每个本征模态函数的能量占比，计算沉积物累积速率的能量熵； 提取各模态中主导频率成分的波动幅度最大值，根据能量熵与最大波动，计算沉积异常特征值，计算表达式为：，其中，表示沉积异常特征值，表示波动幅度最大值； S3：对地下水位变化率数据进行时序分解，根据其变化的稳定性，计算水位扰动特征值，用于判断坝体结构渗流是否异常； 所述水位扰动特征值的获取过程为： 在监测周期内，按照时间序列实时采集大坝的地下水位变化率数据，形成地下水位变化率时间序列数据； 采用小波包变换对地下水位变化率时间序列数据进行多尺度分解，设定小波包分解层数为，获得个子带信号； 计算每个子带信号的归一化能量； 根据每个子带信号的归一化能量，计算小波包能量熵； 计算整个时间序列内的小波包能量熵均值与标准差值的比值，得到水位扰动特征值； S4：将沉积异常特征值和水位扰动特征值融合为坝体安全特征向量，输入预训练的深度学习模型进行多维度风险评估，输出大坝安全等级； S5：根据大坝安全等级自适应调整监测频率和预警阈值，并生成加固策略集，通过反馈控制回路实现大坝安全防护的动态优化。

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江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区北京东路1038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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