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龙图腾网获悉贵州省矿山安全科学研究院有限公司;贵州省煤矿设计研究院有限公司申请的专利面向突出主控地质异常的多参量协同感知与智能告警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：CN121561839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610102967.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权面向突出主控地质异常的多参量协同感知与智能告警系统是由李青松;张朋;朱权洁;宋鑫;王春华;王建楠;张书金设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向突出主控地质异常的多参量协同感知与智能告警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地下工程风险管控领域，公开面向突出主控地质异常的多参量协同感知与智能告警系统，包括：数据采集与预处理模块，采集多维度参量数据并进行预处理，输出多参量数据矩阵；特征提取模块，基于多参量数据矩阵，使用时序特征提取网络从时序数据中提取特征，得到时序特征向量；同时使用多分支混合池化卷积神经网络从图像数据中提取特征，得到图像特征向量；特征融合模块，通过跨模态特征通道注意力机制构建跨参量通道相关矩阵，输出多参量协同表征向量；告警生成模块，将多参量协同表征向量输入集成学习异常判别模型，输出异常概率值并生成多级告警信号。以此实现了主控地质异常的精准感知与超前预警，告警准确率和时效性显著提升。

本发明授权面向突出主控地质异常的多参量协同感知与智能告警系统在权利要求书中公布了：1.一种面向突出主控地质异常的多参量协同感知与智能告警系统，其特征在于，包括依次连接的数据采集与预处理模块、特征提取模块、特征融合模块和告警生成模块，其中： 所述数据采集与预处理模块，用于通过井下传感器阵列同步采集包括微震波形、瓦斯浓度、应力应变数据、声发射信号、温压数据和地质结构矢量图像的多维度参量数据，并基于布局条件扩散模型进行去噪处理，输出预处理后的多参量数据矩阵； 所述去噪处理采用布局条件扩散模型，具体包括： 多参量布局嵌入单元，用于将各参量数据定义为多模态布局元素，通过归一化的边界框坐标向量统一表征时序数据和图像数据的布局位置，结合坐标编码与类别编码生成布局控制令牌； 布局掩码注意力单元，用于构建01布局掩码矩阵，其中，1表示有效数据区域，0表示噪声无效区域，在扩散模型反向去噪过程中，通过掩码机制将注意力权重强制聚焦于有效数据区域，抑制噪声区域特征更新； 双交叉注意力单元，用于融合表征地质异常先验知识的全局文本语义条件与表征参量局部布局关系的局部布局条件，其中所述布局控制令牌作为局部布局条件的输入，用于构建局部布局条件向量，通过加权交叉注意力输出去噪特征； 所述布局掩码注意力单元执行的操作包括： 在扩散模型的每一步去噪中，将布局掩码矩阵M引入注意力计算：通过掩码乘法抑制噪声区域的注意力权重，并通过可学习的掩码偏置项矩阵进一步强化噪声抑制，使得注意力权重向掩码标识的有效数据区域集中，具体计算公式为： 其中，：布局掩码注意力层的输出特征；：当前去噪步骤的特征查询向量；：第i类参量的布局掩码矩阵，其元素为0或1；激活函数；：第类参量的键向量；：第类参量键向量的转置矩阵；：键向量的维度；：第类参量的可学习掩码偏置项矩阵；：第类参量的值向量，包含待提取的特征信息；表示逐元素相乘；所述特征提取模块，用于基于所述预处理后的多参量数据矩阵，使用时序特征提取网络从时序数据中提取特征，得到时序特征向量；同时使用多分支混合池化卷积神经网络从图像数据中提取特征，得到图像特征向量； 所述特征融合模块，用于接收来自所述特征提取模块的时序特征向量和图像特征向量，通过跨模态特征通道注意力机制构建跨参量通道相关矩阵，对异构特征进行对齐与融合，并输出多参量协同表征向量； 所述告警生成模块，用于将所述多参量协同表征向量输入集成学习异常判别模型，输出异常概率值，并根据所述异常概率值与预设阈值进行比较生成多级告警信号。

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贵州省矿山安全科学研究院有限公司;贵州省煤矿设计研究院有限公司，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪乡竹林村大水沟；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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