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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安科技大學(xué)申請的專利一種基于數(shù)值和圖像融合的煤自燃溫度預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120375954B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510856002.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16C20/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)值和圖像融合的煤自燃溫度預(yù)測方法是由王津睿;鄧軍;屈高陽;任帥京;王凱;王彩萍;宋澤陽;潘紅光;葉鷗;王偉峰;楊成;鄒坤霖;劉登禎;李鑫設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于數(shù)值和圖像融合的煤自燃溫度預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于數(shù)值和圖像融合的煤自燃溫度預(yù)測方法，在同一時(shí)刻下，采集煤體自燃時(shí)產(chǎn)生的氣體數(shù)據(jù)和煤體自燃時(shí)的紅外熱像圖；并通過時(shí)序卷積模型和門控循環(huán)模型對預(yù)處理后的氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到時(shí)序特征向量；通過滑動窗口注意力模型對預(yù)處理后的紅外熱像圖進(jìn)行特征提取，得到表示特征向量；將時(shí)序特征向量和表示特征向量輸入到特征融合模型中，得到各自對應(yīng)的門控增益向量；并基于時(shí)序特征向量、表示特征向量和門控增益向量進(jìn)行特征融合，得到融合特征；將融合特征向量輸入到回歸預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中，得到煤體在自燃時(shí)的溫度。本發(fā)明可以快速且精確的對煤自燃時(shí)的溫度進(jìn)行預(yù)測。

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)值和圖像融合的煤自燃溫度預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)值和圖像融合的煤自燃溫度預(yù)測方法，其特征在于，包括： 在同一時(shí)刻下，采集煤體自燃時(shí)產(chǎn)生的氣體數(shù)據(jù)和所述煤體自燃時(shí)的紅外熱像圖；并通過時(shí)序卷積模型和門控循環(huán)模型對預(yù)處理后的氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到時(shí)序特征向量；所述時(shí)序卷積模型包括堆疊的時(shí)序卷積層，每一時(shí)序卷積層均包括擴(kuò)張卷積層，每一擴(kuò)張卷積層均包含一個擴(kuò)張因子，各個擴(kuò)張因子的值不同，所述每一時(shí)序卷積層的通道數(shù)均不同且逐漸遞增；所述門控循環(huán)模型包括兩個門控循環(huán)層，所述兩個門控循環(huán)層的隱藏單元數(shù)均相同； 通過滑動窗口注意力模型對預(yù)處理后的紅外熱像圖進(jìn)行特征提取，得到表示特征向量；所述滑動窗口注意力模型包括六個滑動窗口注意力模塊，所述六個滑動窗口注意力模塊依次堆疊，每個滑動窗口注意力模塊均包括局部窗口自注意力層、多層感知機(jī)、殘差連接和歸一化層； 將所述時(shí)序特征向量和所述表示特征向量輸入到特征融合模型中，得到各自對應(yīng)的門控增益向量；并基于所述時(shí)序特征向量、所述表示特征向量、所述門控增益向量和特征融合公式進(jìn)行融合，得到融合特征；所述門控增益向量為所述時(shí)序特征向量和所述表示特征向量的權(quán)重；所述特征融合公式如下： ； 上式中，為所述融合特征，為所述門控增益向量，為第i個表示特征向量，為第n個時(shí)序特征向量，為激活函數(shù)，為逐元素乘法； 將所述融合特征輸入到回歸預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中，得到所述煤體在自燃時(shí)的溫度。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西安科技大學(xué)，其通訊地址為：710054 陜西省西安市碑林區(qū)雁塔路58號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。